单因素统计和多因素回归分析有什么区别 一、概念不同62616964757a686964616fe4b893e5b19e313334313561361、单因素统计：单因素分析（monofactor analysis）是指在一个时间点上对某一变量的分析。2、多因素回归分析：指在相关变量中将一个变量视为因变量，其他一个或多个变量视为自变量，建立多个变量之间线性或非线性数学模型数量关系式并利用样本数据进行分析的统计分析方法。二、方法不同1、单因素统计：试验单元编号、随机分组。2、多因素回归分析：引进虚拟变量的回归分析、曲线回归、多元回归模型。三、应用方向不同1、单因素统计：单因素的盆栽试验；温室内、实验室内的实验等，应用该设计，若实验中获得的数据各处理重复数相等，采用重复数相等的单因素资料方差分析法分析，若实验中获得的数据各处理重复数不相等，则采用重复数不等的单因素资料方差分析法分析。2、多因素回归分析：影响因变量的因素有多个，这种多个自变量影响一个因变量的问题可以通过多元回归分析来解决。例如，经济学知识告诉我们，商品需求量Q除了与商品价格P有关外，还受到替代品的价格、互补品的价格，和消费者收入等因素，甚至还包括商品品牌Brand这一品质变量(品质变量不能用数字来衡量，需要在模型中引入虚拟变量)的。
SPSS的比较均值中，T检验和ANOVA有什么区别？ 1、独立样本T检验一般仅仅比较两组数据有没有区别，区别的62616964757a686964616fe78988e69d8331333366303234显著性，如比较两组人的身高，体重等等，而这两组一般都是独立的，没有联系的，只是比较这两组数据有没有统计学上的区别或差异。2、单因素ANOVA也就是单因素方差分析，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。说白了就是分析x的变化对y的影响的显著性，所以一般变量之间存在某种影响关系的，验证一种变量的变化对另一种变量的影响显著性的检验。一般的，方差分析都是配对的。如果从计算来看，独立样本之间不需要进行计算，只在本组中进行计算均值、标准差等，而方差分析中，要计算数据之间的组间差异和组内差异等。另外，多因素方差分析就是分析多种因素对某一变量的影响有多大的检验分析。而协方差分析是多种影响因素下，在不考虑某一种因素下，其他因素对该变量的影响有多大。比如，冰棍的销量、温度的变化、扇子的销量（例子不是很好，但大概就是这个意思，就是a对b有相应，b又对c有影响，但a对c不一定有影响），就是扇子的销量越多。那么冰棍的销量也是 越多的，所以她们之间成正比关系。显然是错的。因为扇子和冰棍的销量均和。
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心理学行为实验中，怎么控制无关变量？在实验设计和统计上分别该如何处理？ 本题已加入圆桌？心理学实验室，更多「实验心理学」相关的话题欢迎关注讨论。比如，行为实验前筛选被试…
纵向数据处理是什么 纵向数据作为一种特殊形式的数据，广泛地产生于医学和社会学等领域。它主要来自于是每个个体在不同时间点上的观测值。
回归系数不显著怎么办？ 比如用似无关回归 看JF、JFE、RFS上面的文章，实证结果总是相当地显著，不论作者采用何种思路做稳健性检验，都是怎么做怎么显著。这不得不让我深深地感到惊讶，他们是怎么。
专业翻译Biochemical Engineering Journal Repeated fed-batch cultivation of Arthrospira (Spirulina) p 3.结果从图.1-4可以看出，初期培养（16天）后获得的最大菌体浓度只是在2079至2440mg L？1的范围内变动。Xm的实验数据的标准偏差很小，它的平均值（5.97%）符合微生物培养的要求，Xm可以作为在不同条件下进行重复分批喂料实验的参照。重复分批喂料证明了该螺旋藻可以使用尿素作为生长所用氮源。可以注意到：三次循环完成后Xm的接近或高于2000mg L？1。另外，培养过程中氨浓度一直低于10？2 mM，这个值远低于产生毒性或抑制生长的值。表1 列出了实验条件和总的结果，包括：最大菌体浓度、菌体产量、最大比生长速率、氮-菌体的转化率以及蛋白质的干重。表2 列出了该结果的协方差分析。4.讨论虽然在预备培养期中该螺旋藻考NaNO3繁殖，但当将其转移到分批投放尿素的培养液后(Figs.1–4)，没有发现有停滞期现象。这证明其能快速适应新的氮源。引进尿素替换KNO3的Danesi et al发现相同的倾向。这个现象很可能是尿素在碱性条件并且（或者）尿素酶作用下自发水解。产生的氨很通过扩散可能进入细胞，成为该微生物首选氮源。整个培养实验中可以看出，导致逐渐升高的ph的直接原因是菌体生长，最能体现出来的是4-12编号的实验（0.50≤R≤0.95 图.2–4）。这种碱性环境何以解释为螺旋藻。
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