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方差分析(ANOVA)(Neter、Wasserman 和 Kutner，1990 年)用于檢測多因素模型中的重要因素。在多因素模型中，有一個反應(因變量)和一個或多個因素(自變量)。這是一種常見的設計實驗模型，實驗者為每個因子變量設定值，然后測量響應變量。那么莫納什大學統計學多因素方差分析如何學?
每個因子都可以有一定數量的值。這些值被稱為因子水平。不同因子的水平數可以不同。對于設計實驗，給定因子的水平數往往較少。每個因子和水平的組合就是一個單元。平衡設計是指各單元的觀察數相等，非平衡設計是指各單元的觀察數不同。在設計實驗中通常使用平衡設計。
一、多因素方差分析、一般線性模型
多因素方差分析或一般線性模型可以用來確定是否有一個以上的數字或分類預測因子可以解釋數字結果的變化。 多因素方差分析與單因素方差分析類似，通過計算 F 統計量來衡量每個預測因子相對于剩余誤差方差所占的變異量。一般線性模型也稱為多元回歸模型，在所有其他預測因子保持不變的情況下，為每個預測因子生成一個 t 統計量，以及與結果變量變化相關的斜率估計值。
二、一般線性模型方程(k 個預測因子)：
假設(方差分析)：每個預測因子都有自己的一組假設：
Ho：在控制模型中所有其他預測因素的情況下，結果變量的平均值不會因預測變量的不同而不同。
HA：在控制模型中所有其他預測因子的情況下，結果變量的平均值因預測變量而異。
假設(GLM)：每個預測變量都有自己的一套假設：
Ho：在控制模型中所有其他預測因子的情況下，結果變量與預測變量不呈線性關系。
HA：在控制模型中所有其他預測因子的情況下，結果變量與預測變量呈線性關系。
三、假設(方差分析)：
隨機樣本
獨立觀察
每組預測因子的總體呈正態分布。
各組的群體方差相等。
假設(GLM)：
隨機樣本
獨立觀測
結果的所有數值預測因子都是線性相關的。
所有預測值的結果值均呈正態分布(通過確認殘差的正態性進行評估)。
所有預測值的結果分布方差相同(通過目測殘差圖進行評估)。
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閱讀原文：http://m.brains-tank.com/news/14631_62.html
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