估计更为准确。若y的变异主要由x的不同造成 (处理没有显著效应),则各矫正后的间将没有 显著差异(但原y间的差异可能是显著的)。若y 的变异除掉x不同的影响外,尚存在不同处理的 显著效应,则可期望各y间将有显著差异(但原 y间差异可能是不显著的)。此外,矫正后的′和 原y的大小次序也常不一致。所以,处理平均数 的回归矫正和矫正平均数的显著性检验,能够提 高试验的准确性和精确性,从而更真实地反映试 验实际。这种将回归分析与方差分析结合在一起, 对试验数据进行分析的方法,叫做协方差分析 (analysis of covariance)估计更为准确。若 y 的变异主要由x的不同造成 (处理没有显著效应)，则各矫正后的 间将没有 显著差异(但原y间的差异可能是显著的)。若 y 的变异除掉x不同的影响外， 尚存在不同处理的 显著效应，则可期望各 间将有显著差异 (但原 y间差异可能是不显著的)。此外，矫正后的 和 原y的大小次序也常不一致。所以， 处理平均数 的回归矫正和矫正平均数的显著性检验，能够提 高试验的准确性和精确性，从而更真实地反映试 验实际。这种将回归分析与方差分析结合在一起， 对试验数据进行分析的方法，叫做协方差分析 (analysis of covariance)。 y  y  y  y 