一、问题与数据
某研究者拟分析两种药物对血脂浓度的影响，招募45位中年男性分为三组，第一组给以药物1治疗（为期6周），第二组给以药物2治疗（为期6周），第三组作为空白对照组。研究者测量了每位研究对象接受干预前的总胆固醇浓度（TC1）和干预后的总胆固醇浓度（TC2），部分数据图1。
图1 部分数据
二、对问题分析
研究者想判断不同干预方法（group）对因变量（治疗后TC2）的影响，但是不能忽视协变量（治疗前TC1）对因变量的作用。针对这种情况，我们可以使用单因素协方差分析，但需要先满足以下10项假设：
假设1：因变量是连续变量。
假设2：自变量存在2个或多个分组。
假设3：协变量是连续变量。
假设4：各研究对象之间具有相互独立的观测值。
假设5：各组内协变量和因变量之间存在线性关系。
假设6：各组间协变量和因变量的回归直线平行。
假设7：各组内因变量的残差近似服从正态分布。
假设8：各组内因变量的残差方差齐。
假设9：各组间因变量的残差方差齐。
假设10：因变量没有显著异常值。
经分析，本研究数据满足假设1-4，那么应该如何检验假设5-10，并进行单因素协方差分析呢？
