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（重定向自Two Way ANCOVA）
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| 节点状态 |  /  Win10及以上可用在V1.0.2部署
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|---|---|
Two_Way_ANCOVA  | |
| 节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
| 节点英文名 | Two Way ANCOVA |
| 功能主类别 | 数据分析 |
| 英文缩写 | ANCOVAT |
| 功能亚类别 | 方差分析 |
| 节点类型 | 数据挖掘 |
| 开发语言 | R |
| 节点简介 | |
双因素协方差分析结合了双因素方差分析和协方差分析。该方法用于检验两个分类自变量（因素）和一个连续协变量对一个连续因变量的影响，并且可以控制一个或多个连续协变量的影响。 用途：用于确定因素A、因素B以及它们的交互效应是否显著影响因变量，同时控制了协变量的影响。 参数：选择正态分布数值因变量，两个自变量因素，一个或多个协变量。 | |
| 端口数量与逻辑控制(PC) | |
| Input-入口 | 6个 |
| Output-出口 | 2个 |
| Loop-支持循环 | 是 |
| If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
| 输入输出 | |
| 相关节点 | |
| 上一节点 | One_Way_ANCOVA |
| 下一节点 | 一般线性相关分析 |
节点使用的R语言示例代码
Two Way ANCOVA
aov_ez(
id,
dv,
data,
between = NULL,
within = NULL,
covariate = NULL,
observed = NULL,
type = afex_options("type"),
factorize = afex_options("factorize"),
return = afex_options("return_aov")
)
方法参见R package: afex的官方文档
节点使用指南
- 用于分析两个分类自变量（因子）和一个连续协变量对一个连续因变量的影响
- 能够控制协变量对因变量的影响，从而更准确地估计自变量对因变量的影响
方法选择
- 无方法选择
参数配置
- 因变量：选择正态分布连续型数值变量。如果选择多个，每个变量做一次ANCOVA
- 分组自变量1：选择一个分类分组变量，第一个因素
- 分组自变量2：选择一个分类分组变量，第二个因素
- 协变量: 选择一个或者多个协变量，可以是连续型或者离散型
- 因变量，分组自变量1，分组自变量2和协变量要规避复用
- 此算法兼容空值
注意事项
- 检查数据是否满足正态分布、独立性、方差齐性等基本假设
- 检验协变量和因变量是否有交互作用，如果有，标准ANCOVA可能不适用
- 确保每个组的样本量足够，以便有足够的统计功效检测组间差异
引用
查找其他类别的节点，请参考以下列表
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数据处理节点
数据输入
变量处理
行列处理
矩阵处理
表格处理
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数据分析节点
描述性统计
统计检验
方差分析
相关分析
回归分析
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