2-Way ANOVA

什么是二元方差分析？

ANOVA代表方差分析和测试自变量对因变量的影响的差异。双向 ANOVA 检验是一种统计检验，用于确定两个名义预测变量对连续结果变量的影响。

双向 ANOVA 测试两个自变量对因变量的影响。双向 ANOVA 检验分析了自变量对预期结果的影响以及它们与结果本身的关系。随机因素将被认为对数据集没有统计影响，而系统因素将被认为具有统计意义。

通过使用方差分析，研究人员能够确定结果的可变性是由于偶然因素还是分析中的因素。 ANOVA 在金融、经济学、科学、医学和社会科学中有许多应用。

ANOVA 检验是确定影响给定结果的因素的第一步。一旦执行了 ANOVA 测试，测试人员可能能够对在统计上对数据集的可变性有贡献的系统因素进行进一步分析。

双向 ANOVA 检验揭示了因变量上的两个自变量的结果。然后，ANOVA 检验结果可用于 F 检验，这是一种统计检验，用于确定具有正态分布的两个总体是否共享方差或标准差，以确定回归公式的整体显着性。

方差分析有助于测试变量之间的影响。它类似于多个两样本t- tests 。但是，它会导致更少的类型 1 错误，并且适用于一系列问题。 ANOVA 测试通过比较每组的均值来对差异进行分组，并包括将方差分散到不同的来源。它适用于受试者、测试组、组间和组内。

方差分析有两种主要类型：单向（或单向）和双向（双向）。单向或双向是指您的方差分析测试中自变量的数量。单向方差分析评估单一因素对单一响应变量的影响。它确定观察到的独立（不相关）组的平均值之间的差异是否可以仅靠偶然性来解释，或者组之间是否存在任何统计学上的显着差异。

双向 ANOVA 是单向 ANOVA 的扩展。使用单向方法，您有一个自变量影响一个因变量。使用双向 ANOVA，有两个独立变量。例如，双向 ANOVA 允许公司根据两个独立变量（例如部门和性别）比较工人的生产力。它用于观察两个因素之间的相互作用。它同时测试两个因素的影响。

三因素方差分析，也称为三因素方差分析，是确定三个因素对结果的影响的统计方法。

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