There are times when the hypothesis

There are times when the hypothesis H0: b ¼ 0 is not rejected, but covariance still
provides a more powerful test of H0: a1 ¼ a2 ¼    ¼ aa than would a comparable ANOVA
of the y variable. If the experimenter has reason to suspect that a sizable portion of the
variability in y is attributable to a covariate x, the experiment should be designed and data
collected with covariance analysis in mind. The worst that can happen is the loss of one degree
of freedom attributable to a nonsignificant b. But even with that loss, MS
0
e( y) may
still be sufficiently smaller than MSe( y) for covariance analysis to be more powerful than
ANOVA.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มีครั้งเมื่อสมมติฐาน H0 คือ: b ¼ 0 ไม่ได้ปฏิเสธ แต่ความแปรปรวนยังคง
ให้ผลการทดสอบที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นของ H0: a1 a2 ¼¼? ? ? ¼ AA กว่าจะเทียบได้วิเคราะห์ความแปรปรวน
ของตัวแปรและ ถ้าทดลองมีเหตุผลที่จะสงสัยว่าส่วนขนาดใหญ่ของ
ความแปรปรวนในและเป็นส่วนที่เป็นตัวแปรร่วม x ทดลองควรได้รับการออกแบบและข้อมูล
ที่เก็บรวบรวมด้วยการวิเคราะห์ความแปรปรวนในใจ ที่เลวร้ายที่สุดที่สามารถเกิดขึ้นคือการสูญเสียของหนึ่งองศา
ของเสรีภาพส่วนที่ไม่มีนัยสำคัญข แต่แม้จะมีการสูญเสียที่ MS
0
E (Y) อาจ
ยังคงพอมีขนาดเล็กกว่า MSE (Y) สำหรับการวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วมที่จะมีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่า
ANOVA

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มีครั้งเมื่อสมมติฐาน H0 B ¼ 0 คือไม่ปฏิเสธ แต่ความยัง
มีการทดสอบที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นของ¼ H0 : A1 A2 ¼    ¼ AA กว่าจะเทียบเท่าของ Y
การวิเคราะห์ตัวแปร ถ้าการทดลองมีเหตุผลที่จะสงสัยว่าส่วนใหญ่ของความแปรปรวนใน Y
เมื่อวันที่มีตัวแปร x การทดลองควรออกแบบและข้อมูล
เก็บข้อมูลด้วยการวิเคราะห์ความแปรปรวนในจิตใจ สิ่งเลวร้ายที่สุดที่สามารถเกิดขึ้นคือความสูญเสียของ
ระดับหนึ่งของเสรีภาพจากการไม่มีบี แต่แม้จะมีการสูญเสีย , นางสาว
0
e
( Y ) จะยังคงเพียงพอเล็กกว่า MSE ( Y ) ในการวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วมเพื่อให้มีประสิทธิภาพมากกว่า
ANOVA