什么时候用方差分析？什么时候用协方差分析？
t检验和方差分析有何区别 摘 要：t检验适用于两个变量均数间的差异检验，多于两个变量间的均数比较要用方差分析.用于比较均值的t检验可以分成三类，第一类是针对单组设计定量资料的；第二类是针对配对设计定量资料的；第三类则是针对成组设计定量资料的.后两种设计类型的区别在于事先是否将两组研究对象按照某一个或几个方面的特征相似配成对子.无论哪种类型的t检验，都必须在满足特定的前提条件下应用才是合理的.
单因素方差分析与两因素方差分析基本原理有什么不同 单因素方差分析（oneway ANOVA）；两因素方差分析（two way ANOVA）.单因素方差中只有一个自变量，两因素方差中有两个自变量.举个例：有三种教学方法（A1，A2，A3），我们要检测哪种教学方法最好，这是单因素方差分析，因为只有一个自变量-教学方法（但是有三个水平）.如果我们要检测这三种教学方法对不同年纪学生（高年级，低年级）的影响，就是两因素方差分析，因为此时有两个自变量：教学方法（A1，A2，A3）学生年级（B1，B2）.两因素方差分析主要检测两个自变量之间的是否有显著的interaction.刚才那个例子是个3X2的两因素方差分析，两个自变量就有6种组合，A1B1，A2B1，A3B1，A1B2，A2B2，A3B2，我们做两因素方差分析就是要检测这六种组合同哪种最显著.
单因素方差分析与多因素方差分析的异同 相同：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。参考资料方差分析_多。
单因素方差分析与多因素方差分析的异同 相同：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。
T检验和方差分析的区别，差异研究通常包括以下几类分析方法，分别是方差分析、T检验和卡方检验。其中T检验和方差分析均是用于研究定性数据与定量数据之间的关系情况。
何谓方差分析？方差分析的基本思想是什么？单因素方差分析，多因素方差分析，协方差分析之间的区别？相关 方差分析目的是检验不同影响因素的水平对因变量的影响是否显著基本思想是对比不同影响水平下整体方差和组间方差的差异，即不同水平的数据间方差和随机方差的对比单因素既是单个影响变量 多因素既是多个影响变量 协方差既是二维随机变量联合分布中两个分量间相关程度的特征数 应该是多因素分析的特里
请教，协方差分析和方差分析的区别 通俗的说2113，协方差分析就是在方差分析得基础上加上几个协5261助变量；或者说，方差4102分析其实1653就是协方差分析，或是协方差分析的一种特殊情况。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，你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。协变量是连续变量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
单因素方差分析与多因素方差分析的区别是什么？交互作用分析不显著说明什么问题？两因素不能相互补偿吗？ 单因素方差分析是研究一个变量的多种水平对观测量的影响。比如研究施肥的多少对于庄稼生长的影响。单因素方差分析就是检测施肥多少这个单因素对于庄稼生长这应变量的影响。若方差分析显著，就表明存在影响，若不显著就表明没有影响。多因素方差分析就是研究多个变量对于应变量的影响。结果也是一个一个分开的，比如研究施肥多少，和光照强度两个自变量对于庄稼生长的影响，结果算得是施肥多少对于庄稼生长是否存在影响，和光照强度对庄稼生长是否存在影响。交互作用不显著，表明这些因素之间没有交互作用。既这些自变量之间没有内在联系。这个交互作用是可以有多种情况的，得根据结果具体讨论。比如，施肥多少，和光照强度两个自变量，若当施肥比较多时，光照强度的变化对于庄稼生长影响不大，这就是一种交互作用。
