协方差分析ANCOVA
说明
前面已经写过协方差分析，基本原理已经介绍得很清楚，这里就不再重复，只是做一些补充。
regression to the mean (RTM)
向均值回归，我们都很熟悉。
RTM：在一系列测量中，极端值在下一次测量中往往会更接近平均值的趋势。这意味着，如果一个数据点在一次测量中远离了平均值，那么在下一次测量中它很可能会更接近平均值。
我们之前也提到了配对检验与ANCOVA在生物学假设上的区别。事实上，ANCOVA正是可以检验RTM是否存在，即统计学差异并非由treatment导致，而是全部或部分由随机（RTM）导致。
这提示我们，在分析数据时，统计学方法是否运用合理，直接到影响到结论的可信程度，有可能很多已经出版发表的文章或者临床试验结果里面，其结论是完全错误的。
Note
一般，使用ANCOVA，我们遵循以下的原则：
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如果确认不存在协变量的影响，则直接使用ANOVA方差分析；
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当协变量在不同的treatment水平上影响相同时，直接进行ANCOVA计算least squares mean；否则，需要分别汇报不同treatment水平各自的效应值大小。
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