13 什么是多元方差分析 多元方差分析又叫多因变量方差分析，是专门用于处理因变量在2个以上时的方差分析
常用的多元分析方法？ 多元分析方法包括3类：多元方差分析、多元回归分析和协方差分析，称为线性模型方法，用以研究确定的自变量与因变量之间的关系；判别函数分析和聚类分析，用以研究对事物的分类；主成分分析、典型相关和因素分析，研究如何用较少的综合因素代替为数较多的原始变量。多元方差是把总变异按照其来源分为多个部分，从而检验各个因素对因变量的影响以及各因素间交互作用的统计方法。判别函数是判定个体所属类别的统计方法。其基本原理是：根据两个或多个已知类别的样本观测资料确定一个或几个线性判别函数和判别指标，然后用该判别函数依据判别指标来判定另一个个体属于哪一类。扩展资料多元分析方法的历史：首先涉足多元分析方法是F.高尔顿，他于1889年把双变量的正态分布方法运用于传统的统计学，创立了相关系数和线性回归。其后的几十年中，斯皮尔曼提出因素分析法，费希尔提出方差分析和判别分析，威尔克斯发展了多元方差分析，霍特林确定了主成分分析和典型相关。到20世纪前半叶，多元分析理论大多已经确立。60年代以后，随着计算机科学的发展，多元分析方法在心理学以及其他许多学科的研究中得到了越来越广泛的应用。参考资料来源：—多元分析
两因素的多元方差分析在spss中如何实现？ 请问你这个分析是各个指标分开分析吧？请问具体的要求什么样的分析结果？
