什么是双向方差分析(a 2-way anova)？

ANOVA代表方差分析和检验自变量对因变量影响的差异。双向方差分析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。

双因素方差分析检验两个自变量对因变量的影响。双因素方差分析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性还是由于分析中的因素。方差分析在金融、经济、科学、医学和社会科学中有许多应用。

关键要点

• 双因素方差分析是单因素方差分析（方差分析）的扩展，它揭示了两个自变量对一个因变量的结果。
• 双向方差分析是一种统计技术，分析自变量对预期结果的影响以及它们与结果本身的关系。
• 方差分析在金融、经济、科学、医学和社会科学中有许多应用。

了解双向方差分析

方差分析测试是确定影响给定结果的因素的第一步。一旦进行了方差分析检验，测试员就可以对导致数据集可变性的系统因素进行进一步的分析。

双因素方差分析检验揭示了两个自变量对一个因变量的结果。方差分析检验结果可用于F检验，这是一种统计检验，用于确定两个正态分布的总体在回归公式的总体显著性上是否共享方差或标准差。

方差分析有助于检验变量之间的相互影响。它类似于多重双样本t检验。但是，它会导致较少的类型1错误，并且适用于一系列问题。方差分析检验通过比较各组的平均数来分组差异，包括将方差分布在不同的来源上。它用于受试者、测试组、组间和组内。

方差分析与双向方差分析

方差分析主要有两种类型：单向（或单向）和双向（双向）。单向或双向是指方差分析检验中自变量的个数。单因素方差分析评估单一因素对单一反应变量的影响。它决定了独立组（无关组）之间的平均值的观察差异是否仅由偶然性解释，或者组之间是否存在任何统计上的显著差异。

双因素方差分析是单因素方差分析的扩展。对于单向函数，只有一个自变量影响因变量。在双向方差分析中，有两个独立变量。例如，双向方差分析允许公司基于两个独立变量（如部门和性别）比较工人生产率。它被用来观察这两个因素之间的相互作用。同时测试了两个因素的影响。

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影响的统计方法。