单因素方差分析和多因素方差分析的差异是什么?

(1)两者之间的差异是变量的数量。

单因素方差分析:只有一个独立变量。 多因素方差分析:有两个独立变量。

(2)两种统计方法对应的H0假设是不一样的。 单因素方差分析的H0假设为,三组之间的均值没有显著性差异。 多因素方差分析two-way的H0假设为,两个变量之间没有相互交互作用。

举例:

比如说你想观察儿子的身高(连续变量),那么你可以讨论:父亲身高对儿子身高,以及母亲身高对儿子身高的影响。你认为影响观测样本的量有两个,一个是父亲身高(必须分级:高,中,低),一个是母亲身高(必须分级:高,中,低)。 每个小组的样本量要一样;

那么这个时候就要用:two-way ANOVA进行分析了。检测的H0假设是:父亲的身高对儿子身高没有影响;母亲的身高对儿子的身高没有影响;父亲身高和母亲身高之间没有相互作用。

之前写的博客很详细:

https://blog.csdn.net/Hodors/article/details/125440302?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522167566106416800211570287%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=167566106416800211570287&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-1-125440302-null-null.article_score_rank_blog&utm_term=anova%E5%88%86%E6%9E%90

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