前言:
虽然, 我好久不做作物或者农业相关的数据分析了, 但是仍有朋友发信表示联合方差分析这个概念很不理解, 我记得之前写过一些博客, 但是还是没有解释清楚, 这里开一个专题, 把这个问题搞透.
联合方差分析是一个比较内行的、比较封闭的、也可以说是比较专业的称谓，它主要应用于农业多点试验，用来评价品种的平均表现、对环境变化的反应特点以及其适应区域。
它首先是方差分析，但由于它是一年多点的试验，包括品种和环境的互作。问题来了，方差分析的假定是数据正态性、方差齐次性、数据独立性，由于是多点的试验，你如何在没有证明方差齐次性的前提下就进行多点数据的分析呢？
所以联合的前提是地点间误差方差的齐次性，只有齐次了，才可以进行联合方差分析，才叫做联合方差分析。如果不齐次，就要考虑其它方法了，比如去掉误差方差过大的点，比如对数据进行转化，比如用加权联合方差分析，比如用混合线性模型来分析（齐次和非齐次）。
当然，无论地点误差方差的齐次与否，联合方差作为一个过时的概念有必要在淘汰之前，介绍一下它的来龙去脉，它是什么，它是怎么计算的，它为什么不好以及它被谁淘汰。