写论文的过程中，什么时候用协方差分析，什么时候用方差分析？ 最近写论文的时候碰到了这个问题。我的样本来自三个国家（A，B，C）问卷是一组针对男性目标或女性目标（…
为何方差分析一定是单侧检验？ 不赞同前面@市井粗人的回答，利用F检验比较两个样本方差的差异也用的是F检验啊，所以和F检验大小没关系。
什么时候用方差分析？什么时候用协方差分析？ 协方差分析是加入协变量的方差分析，协变量实际上就是我们所说的控制变量，你的调查研究中如果有一些你并不真正关心、但有可能对因变量有影响的变量，可以将其作为协变量，这就意味着你控制了该变量对因变量的效应，从而可以考察自变量与因变量的真实关系。协方差分析出了要设定协变量这一点，其他方面与一般的方差分析没有太大区别。方差分析是不能控制这种无关的连续变量的，所以协方差分析能够得到更可靠的研究结果。
实验心理学中，为什么较多使用方差分析而很少用更一般的线性模型？这样是不是损失了每个trial的信息？ 我不知道我的理解对不对，以下是我的理解。我们使用方差分析试图了解离散的变量和因变量之间的关系，我们…
方差分析的基本思想是什么？ 2020年初，整个世界遭受了新冠病毒地袭击，直到今天人类还没有走出阴霾。抗疫前线的医学专家们日以继夜地…
SPSS做双因素方差分析需不需要进行齐性检验 SPSS做双因素方差分析需要进行齐性检验。双因素方差分析（Double factor variance analysis)有两种类型：一个是无交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系；另一个是有交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。例如，若假定不同地区的消费者对某种品牌有与其他地区消费者不同的特殊偏爱，这就是两个因素结合后产生的新效应，属于有交互作用的背景；否则，就是无交互作用的背景。这里介绍无交互作用的双因素方差分析。在实际问题的研究中，有时需要考虑两个因素对实验结果的影响。例如饮料销售，除了关心饮料品牌之外，我们还想了解销售地区是否影响销售量，如果在不同的地区，销售量存在显著的差异，就需要分析原因。采用不同的销售策略，使该饮料品牌在市场占有率高的地区继续深入人心，保持领先地位；在市场占有率低的地区，进一步扩大宣传，让更多的消费者了解、接受该产品。若 把饮料的品牌看作影响销售量的因素A，饮料的销售地区则是影响因素B。对因素A和因素B同时进行分析，就属于双因素方差分析的内容，双因素方差分析是对影响因素进行检验，究竟是一个因素在起作用，还是两个。
