手機使用者38343057202021-05-10 17:05:36

當有兩個或者兩個以上的因素對因變數產生影響時，可以用多因素方差分析的方法來進行分析。多因素方差分析亦稱“多向方差分析”，原理與單因素方差分析基本一致，也是利用方差比較的方法，透過假設檢驗的過程來判斷多個因素是否對因變數產生顯著性影響。在多因素方差分析中，由於影響因變數的因素有多個，其中某些因素除了自身對因變數產生影響之外，它們之間也有可能會共同對因變數產生影響。在多因素方差分析中，把因素單獨對因變數產生的影響稱之為“主效應”；把因素之間共同對因變數產生的影響，或者因素某些水平同時出現時，除了主效應之外的附加影響，稱之為“互動效應”。多因素方差分析不僅要考慮每個因素的主效應，往往還要考慮因素之間的互動效應。此外，多因素方差分析往往假定因素與因變數之間的關係是線性關係。從這個方面來說，方差分析的模型也是如下一個一般化線性模型的延續：因變數=因素1主效應+因素2主效應+…+因素n主效應+因素互動效應1+因素互動效應2+…+因素互動效應m+隨機誤差。所以多因素方差分析往往選用一般化線性模型（General Iinear Model）進行引數估計