运用方差分析和回归分析可以求解哪些问题 方差分析与回归分析是有联系又不完全相同的分析方法。方差分析主要研究各变量对结果的影响程度的定性关系，从而剔除对结果影响较小的变量，提高试验的效率和精度。而回归分析是研究变量与结果的定量关系，得出相应的数学模式。在回归分析中，需要对各变量对结果影响进行方差分析，以剔除影响不大的变量，提高回归分析的有效性。方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。回归分析是研究各因素对结果影响的一种模拟经验方程的办法，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。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析。回归分析中，会用到方差分析来判断各变量对结果的影响程度，从而确定哪些因素是应该纳入到回归方程中，哪些由于对结果。
运用方差分析和回归分析可以求解哪些问题 方差分析和回归分析总体上都属于一个类别，一般线性模型（general linear model，GLM）。从资料类型来看，方差分析的因变量是连续型资料，自变量是分类变量，一般都以组别。
单因素方差分析有差异，多因素线性回归分析结果不相关，是为什么 很简单那，因为你这些指标之间存在高度相关性，才会导致你回归的错误专业分析找我做
方差分析和回归分析的异同是什么 一、方差分析和回归分析的区别与联系？（以双变量为例）联系：1、概念上的相似性 回归分析是为了分析变量间的因果关系，研究自变量X取不同值时，因变量平均值Y的变化。运用回归分析方法，可以从变量的总偏差平方和中分解出已被自变量解释掉的误差（解释掉误差）和未被解释掉的误差（剩余误差）；方差分析是为了分析或检验总体间的均值是否有所不同。通过对样本中自变量X取不同值时所对应的因变量Y均值的比较，推论到总体变量间是否存在关系。运用方差分析，也可以从变量的总离差平方和中分解出已被自变量解释掉的误差和未被自变量解释掉的误差。因此两种分析在概念上所具有的相似性是显而易见的。2、统计分析步骤的相似性 回归分析在确定自变量X是否为因变量Y的影响因素时，从分析步骤上先对X和Y进行相关分析，然后建立变量间的回归模型。最后再进行参数的统计显著性检验或对回归模型的统计显著性进行检验。方差分析在确定X是否是Y的影响因素时，是先从样本所的数据的分析入手，然后考察数据模型，最后对样本均值是否相等进行显著性检验。二者在分析步骤上也具有相似性。3、假设条件具有一定的相似性 回归分析有五个基本假定，分别是：自变量可以是随机变量也可以。
什么时候用方差分析什么时候用回归分析，为什么回归分析也可以用t值检验？
多因素方差分析与回归分析有什么异同啊？本人现在需要统计大量的临床资料，但是始终有一点搞不懂，就是分析几种因素对因变量的影响显著性的时候，该选用方差分析还是回归。
方差分析与回归分析的异同 一、方差分析与回归分析的相同点1、方差分析与回归分析的变量都是两种或两种以上。知2、方差分析与回归分析的结果都是得出因变量和自变量之间的关系。二、方差分析与回归分析的不同点1、原理不同方差分析：方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个，分别为实验条件和 随机误差。回归分析：回归分析的原理是利用实验获得道的数据构建解释变量对响应变量的线性模型，当利用这个解释模型来预测未知数据时为预测模型。2、分析方法不同方差分析：内方差分析的分析方法主要是单因素方差分析、两因素方差分析容。回归分析：回归分析的分析方法主要是线性回归分析、非线性回归分析。3、应用不同方差分析：方差分析主要应用于均数差别的显著性检验、分离各有关因素并估计其对总变异的作用、分析因素间的交互作用和方差齐性检验。回归分析：回归分析主要应用于预测分析、时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。参考资料来源：-回归分析-方差分析
