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 。
参考资料来源:百度百科-单因素方差分析
百度百科-多因素方差分析
1、单因素方差分析,是检验所有的均值是否相等。而多重均值又称事后检验,其比较是两两之间的。2、单因素方差分析(one-wayANOVA),用于完全随机设计的多个样本均数间的比较,其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。
求助:单因素方差分析中常用多重比较,所用方法的区别
若主效应不显著,没有必要做多重比较,因为多重比较的意义是已知主效应显著的情况下看看具体是自变量的哪几个水平间差异显著(因为方差分析一般是3个以上自变量水平间的比较,当然也可以做两水平的,但两水平不存在多重分析),至少是有两个水平之间有差异,若是主效应都不显著,说明所有水平之间的两两差异都不显著,多重分析的结果一目了然了,不必再做。