多因素方差分析数据(多因素方差分析法)
一、什么是单因素多变量方差分析
单因素多变量方差分析适用于两个个因素、两个个以上观测变量的检验。
单因子多变量方差分析适用于一个自变量两个以上因变量的检验，其中因变量为连续型变量，自变量为类别变量。
在单变量方差分析中（univariate analysis of variance），只检验因变量各水平在单一因变量测量值平均数的差异，使用的检验方法为F检验，而多变量方差分析（multivariate analysis of variance，简称MANOVA）则同时检验K组间在两个以上因变量是否有显著差异。
单因素方差分析
试验中要考察的指标称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素所处的状态称为水平，若试验中只有一个因素改变则称为单因素试验，若有两个因素改变则称为双因素试验，若有多个因素改变则称为多因素试验。
方差分析就是对试验数据进行分析，检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著，根据影响试验指标条件的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。
二、单因素方差分析与多因素方差分析的异同
相同：
1.原理
都是利用方差比较的方法分析，通过假设检验的过程来判断多个因素是否对因变量产生显著性影响。
2.步骤
分析的基本步骤相同。
a、建立检验假设；
b、计算检验统计量F值；
c、确定P值并作出推断结果。
区别：
1.试验指标个数
单因素方差分析：1个。
多因素方差分析：多于1个。
2.适用范围：
单因素方差分析：是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。如考察地区差异是否影响妇女的生育率。
多因素方差分析：用来研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响。分析不同品种、不同施肥量对农作物产量的影响时，可将农作物产量作为观测变量，品种和施肥量作为控制变量。
扩展资料基本分析之后的进一步分析：
1.单因素方差分析：
在完成上述单因素方差分析的基本分析后，可得到关于控制变量是否对观测变量造成显著影响的结论，接下来还应做其他几个重要分析，主要包括方差齐性检验、多重比较检验。
2.多因素方差分析：
由分析可知：广告形式与地区的交互作用不显著，先进一步尝试非饱和模型，并进行均值比较分析、交互作用图形分析。
a.建立非饱和模型。
b.均值比较分析。
c.控制变量交互作用的图形分析。
参考资料方差分析_百度百科
多因素方差分析_百度百科
单因素方差分析_百度百科
三、多因素方差分析与回归分析有什么异同啊
1、分析对象不同
回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。多因素方差分析，当有两个或者两个以上的因素对因变量产生影响时，可以用多因素方差分析的方法来进行分析。
2、应用不同
多因素方差分析不仅能够分析多个控制变量对观测变量的独立影响，更能够分析多个控制变量的交互作用能否对观测变量产生显著影响，最终找到利于观测变量的最优组合。
而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。比如说，从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关，但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响，影响程度如何，则需要通过回归分析方法来确定。
3、分析方法不同
回归分析方法有Linear Regression线性回归、Logistic Regression逻辑回归、Polynomial Regression多项式回归、Stepwise Regression逐步回归、Lasso Regression套索回归等。
多因素方差分析往往选用一般化线性模型(General Iinear Model)进行参数估计。
相同点
回归分析和多因素方差分析都属于统计学的分析方法。
分析几种因素对因变量的影响显著性的时候，选用方差分析，二者不能通用。
参考资料来源：百度百科-多因素方差分析
参考资料来源：百度百科-回归分析
四、spss多因素方差分析是什么
多因素方差分析用来研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响。
多因素方差分析不仅能够分析多个控制变量对观测变量的独立影响，更能够分析多个控制变量的交互作用能否对观测变量产生显著影响，最终找到利于观测变量的最优组合。
多因素方差分析的第一步是明确观测变量和若干个控制变量，并在此基础上提出原假设。
多因素方差分析的原假设是：各控制变量不同水平下观测变量各总体的均值无显著性差异，控制变量各效应和交互作用效应同时为0，即控制变量和它们的交互作用没有对观测变量产生显著影响。
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