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1）数据是否适合做方差分析：提供正态性检验、QQ图、方差齐性检验； 2）进行多因素方差分析，可选交互作用或不选交互作用； 3）事后检验：对各水平亚组进行两两比较，可以调整多重比较的P值，可选Tukey法，Scheffe法，Bonferroni法和Holm法； 4）计算效应量（effect size）； 5）计算和比较各水平亚组的估计边际平均值（Estimated marginal means）和置信区间，生成统计表，绘制统计图

1）数据是否适合做方差分析：提供正态性检验、QQ图、方差齐性检验； 2）进行协方差分析，设置因变量和感兴趣的因子，可选交互作用或不选交互作用，设置要调整的协变量； 3）事后检验：对各水平亚组进行两两比较，可以调整多重比较的P值，可选Tukey法，Scheffe法，Bonferroni法和Holm法 4）计算效应量（effect size） 5）计算和比较各水平亚组的估计边际平均值（Estimated marginal means）和置信区间，生成统计表，绘制统计图

MSTATA做多元（协）方差分析的功能主要有： 1）适用条件判断：包括Box’s M test（用于检验协方差矩阵的相等性）、Shapiro-Wilk test（用于检验多元正态性）和Q-Q plot of multivariate normality（用于可视化多元正态性）； 2）使用以下方法进行MANCOVA分析：Pillai’s Trace, Wilks’ Lambda, Hotelling’s Trace和Roy’s Largest Root multivariate statistics。这些方法可以帮助用户确定解释变量对多个因变量的整体影响； 3）自动生成Word表格，方便用户直接粘贴到论文中。这些表格包括各种统计结果和分析细节，以便用户能够清晰地了解分析过程和结论。