方差分析和 卡方检验怎么区分，什么样的材料 采用方差分析还是卡方检验？ 一、2113区分1、变量连续不同方差分析用于连续变量的推断统5261计：卡方检验4102主要用于间断变量的推断统计2、变量数目1653不同对于两组以上的连续变量要对其总体做平均数差异显著性检验，可以用方差分析对总体上三种类型的人对于教育举措所表示的态度是否一致可以用卡方检验。二、材料1、方差分析：三组被试的身高分数做总体是否有差异的检验2、卡方检验：已知三组不同性质的人员（老师、家长和学生）对于某一教育举措的观点的不同人数。扩展资料卡方检验与方差分析的使用场景总结（1）分类问题类别变量，用卡方检验连续变量，先分箱为类别（分段），再用卡方检验（或颠倒自变量与因变量，再采用方差分析检验）（2）回归问题类别变量，方差分析（当自变量是Q，因变量是C时，可以颠倒自变量与因变量，再采用方差分析检验）连续变量，用皮尔森相关系数参考资料来源：-卡方检验
什么是方差分析 所获得的数据按某些项目分类后，再分析各组数据之间有无差异的方法。例如给植物施用几种肥料，调查分析作物产量在不同肥料处理之间有无真正的差异时一般常。
R语言中ancova协方差分析数据怎么导入？ ancova()提供了协2113方差分析计算，调用方式是5261：ancova(formula，data.in=sys.parent()，x，groups)实例：为研究ABC三种饲料对猪的催肥4102效果，每种饲料养8头猪1653一段时间，测得每头猪的初始重量（X）和增重（Y），分析三种饲料对猪的催肥效果是否相同？建立数据集feed Weight_Initial Weight_Increment data_feed anova(lm(Weight_Increment~Weight_Initial+feed)，data=data_feed)Analysis of Variance TableResponse：Weight_IncrementDf Sum Sq Mean Sq F value Pr(>；F)Weight_Initial 1 1621.12 1621.12 142.445 1.496e-10*feed 2 707.22 353.61 31.071 7.322e-07*Residuals 20 227.61 11.38Signif.codes：0‘*’0.001‘*’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1anova(lm(Weight_Increment~Weight_Initial*feed)，data=data_feed)Analysis of Variance TableResponse：Weight_IncrementDf Sum Sq Mean Sq F value Pr(>；F)Weight_Initial 1 1621.12 1621.12 162.4949 1.897e-10*feed 2 707.22 353.61 35.4443 5.726e-07*Weight_Initial：feed 2 48.04 24.02 2.4076 0.1184Residuals 18 179.58 9.98Signif.codes：0‘*’0.001‘*’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1
