实际中，不少因素是很难人为控制的，它们的不同水平确实对观察变量产生了较为显著的影响，如果忽略这些因素，直接简单的分析其他因素对观察变量的影响，使分析结果不正确。为更加准确的研究控制变量的不同水平对观察变量的影响，应该尽量剔除其他因素对结论的影响。
方法/步骤
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分析思想：四个方面的影响，控制变量的独立作用、控制变量的交互作用、协变量的作用和随机变量的作用，协方差分析就是剔除协变量的影响后再研究控制变量对观察变量的影响。
2
协方差分析的窗口与多因素分析窗口是同一个。协方差分析是介于方差分析和回归分析的一种方法，因此在异方差情况下会产生与回归分析相同的问题。
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协方差分析的均值对比：通常选用“简单”选项。此处勾选“最后一个”即所有的数据与最后一个进行比较，共有三组数据，故图片中显示的“参考类别=3”，就是与第3组数据比较。由结果可知，最好的级别2即第2组，依次是级别1、级别3。
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结果分析：由第一个图可知，最好的顺序是2、3、1组的顺序，但是经过协方差的均值对比分析知，最好的顺序依次是2、1、3，与简单的单因素方差分析结果是不一样的。在没有协方差分析时，即没有考虑到wyq项，随机因素可解释的变差为1238.375，考虑到后，变为227.615，之间的差值就是因为剔除wyq的对分析影响后产生的。
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