我说说我的想法，首先你得要确定2个协变量是否和量表得分有相关关系，回归系数多大，如果没有较好的相关，就算你用协方差分析，估计模型也是不行的。

另外，其实要说明问题的话，基线的重要东西一定要可比，不然到后面要解释真的太难，社科类的数据往往都会出你意料之外。

反正我现在对刚研发出来的量表的使用是怕了。

协方差分析的时候似乎并不要求协变量与因变量之间有较好的相关关系吧，如果这样的话，自变量的作用就显得微乎其微拉，有点本末倒置拉

看到别人给我的建议之一是采用广义混合线性模型，自己不懂，但是自己看建议者的表述理解，其实广义混合也是基于原有的理论分布的组合来求解，比如正态－正态混合，正态－泊松混合等等，但是自己理解如果原始数据就可能不服从现有的理论分布，这种混合是不是也很局限，因此自己的一个思路是：是否有非参的线性回归类似的模型，直接采用非参的信息，比如秩次信息，这样似乎就更广义拉，但是这些毕竟是我自己的想象，不知道有没有这样的东西，^_^

非常欢迎继续讨论，^_^