一种方法是查看协变量是否与预测变量相关。也就是说，如果 ANCOVA 由下式给出：

predicted ~ covariate + predictor1*predictor2*predictor3

然后首先评估协变量和各种预测变量的影响/交互是否相关：

covariate ~ predictor1*predictor2*predictor3

如果您发现协变量与任何预测变量或其交互作用相关，那么您就违反了您引用的假设。如果协变量是具有超过 2 个级别的分类变量，则必须通过多项回归评估相关性。

编辑正如下面的评论所指出的，这是对另一个问题的回答，即确保协变量的效果在所有组中都是相同的。

您必须检查协变量和因素的相互作用。所以如果 ANCOVA 模型是

lm1 <- lm(outcome ~ covariate + factor1*factor2*factor3)

然后您可以添加所有交互并查看

lm2 <- lm(outcome ~ covariate*factor1*factor2*factor3)

然后是 F 检验：

anova(lm1, lm2)

添加更少的交互也可能有意义（尤其是在您没有大量数据的情况下），这样大量的高阶交互就不会消耗功率。