求助！多因素方差分析和回归分析能同时使用吗？ 多因素方差分析要求的指标是定量的。而logistic回归分析要求的因变量是分类的。不可以一起。除非您把定量指标转分类后再做。
方差分析和回归分析的区别与联系 方差分析与32313133353236313431303231363533e58685e5aeb931333339666131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。
协变量方差分析和多重线性回归分别用于什么情况？有重合的地方吗？ 他们都属于一般线性模型的特殊情况，其中协方差分析是一部分解释变量是连续的，一部分解释变量是0-1变量。而多重现行回归则要求全部解释变量都是连续变量。
