多因素方差分析和多元回归分析

一、spss多因素方差分析是什么

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。

多因素方差分析不仅能够分析多个控制变量对观测变量的独立影响，更能够分析多个控制变量的交互作用能否对观测变量产生显著影响，最终找到利于观测变量的最优组合。

多因素方差分析的第一步是明确观测变量和若干个控制变量，并在此基础上提出原假设。

多因素方差分析的原假设是：各控制变量不同水平下观测变量各总体的均值无显著性差异，控制变量各效应和交互作用效应同时为0，即控制变量和它们的交互作用没有对观测变量产生显著影响。

spss功能强大

具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。

SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。

二、什么是单因素多变量方差分析

单因素多变量方差分析适用于两个个因素、两个个以上观测变量的检验。

单因子多变量方差分析适用于一个自变量两个以上因变量的检验，其中因变量为连续型变量，自变量为类别变量。

在单变量方差分析中（univariate analysis of variance），只检验因变量各水平在单一因变量测量值平均数的差异，使用的检验方法为F检验，而多变量方差分析（multivariate analysis of variance，简称MANOVA）则同时检验K组间在两个以上因变量是否有显著差异。

单因素方差分析

试验中要考察的指标称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素所处的状态称为水平，若试验中只有一个因素改变则称为单因素试验，若有两个因素改变则称为双因素试验，若有多个因素改变则称为多因素试验。

方差分析就是对试验数据进行分析，检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著，根据影响试验指标条件的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。

三、Excel表格怎么做多因素方差分析

在菜单栏“工具”中先加载宏“分析工具库”，这样就可以在“工具”菜单中找到“数据分析”了，把数据录入excel，选择“数据分析”中的相应项，并将选项卡中的相关内容填好就可以了。

但是，两两比较（多重比较）就没有直接的工具可以用了。

四、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。

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。

方差分析_百度百科

多因素方差分析_百度百科

单因素方差分析_百度百科