方差分析和多元方差分析是用于比较均值的两种不同的统计方法。
方差分析
“ANOVA”代表“方差分析”。在统计学中，当同时比较两个或两个以上的均值时，用于进行比较的统计方法称为方差分析。它是一种给出值和结果的方法，可以对其进行测试，以确定不同变量之间是否存在任何重要的关系。它提供了一个检验来确定两个或多个组的均值是否相等。使用的这种检验称为“t检验”。
方差分析这个名称用于均值比较，因为为了确定不同均值之间的任何关系，实际上正在比较方差。方差分析特别有用，因为在执行多个双样本检验时，发生 l 型误差的可能性增加，并且方差分析可以同时比较均值。方差分析的另一个特征是它比较尺度或区间变量，也称为“连续变量”。
方差分析有三种不同的模型：
- 固定效应模型 - 此方差分析模型应用于实验中，其中受试者接受一次或多次处理以确定响应变量的值是否发生变化。
- 随机效应模型 - 当应用于受试者的处理在变量已经随机的大型人群中不固定时，将应用此方差分析模型。
- 混合效应模型 - 顾名思义，此方差分析模型适用于具有随机效应和固定效应类型的实验因子。
多元方差分析
“MANOVA”代表“多元方差分析”。统计中的多元方差分析方法包含多个因变量。它们有助于确定两个或两个以上因变量的区别。它有助于同时确定这种差异。
多元方差分析方法确定因变量是否受到自变量变化的显著影响。它还决定了因变量之间发生的相互作用。多元方差分析最终也决定了自变量之间发生的相互作用。
方差分析和多元方差分析的区别
- “ANOVA”代表“方差分析”，而“MANOVA”代表“多元方差分析”。
- 方差分析方法只包含一个因变量，而多元方差分析方法包括多个因变量。
- 方差分析使用三种不同的模型进行实验;随机效应、固定效应和多重效应方法，用于确定均值差异，这是其主要目标，而多元方差分析确定因变量是否受到自变量变化的显著影响。它还确定因变量之间发生的相互作用，也确定自变量之间发生的相互作用。
方差分析和多元方差分析的区别
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