双因素方差分析(双因素方差分析例题及答案)

1两因素方差分析假定因素A和因素B双因素方差分析的效应之间是相互独立的，不存在相互关系 2单因素方差分析假定因素所处的状态称为水平，试验中只有一个因素改变二假设原理不同 1两因素方差分析假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应例如，若假定不同地区的消费者对某种品牌有与其双因素方差分析他地区消费者不同的特殊偏爱，这就是两个因素结合后。

如果进行双因素方差分析，一般是主效应显著后才会进一步查看事后多重比较，对于交互作用显著的模型才会更深一步研究简单效应分析简单效应 简单效应是指简单效应指X1在某个水平时，X2不同水平的比较因为该模型只存在主效应所以进行事后多重比较不进行简单效应分析如果存在交互效应，则可以进一步分析简单。

若Pvalue大于001，小于005，表示差异显著若Pvalue小于001，则表示差异极显著如果F 大于 F crit，那么Pvalue肯定高于005，则表示两组数据无差异END 注意事项 一般情况选择”无重复双因素分析“，如果两组数据之间相互有影响，选择”可重复双因素分析“。

双因素方差分析是一种研究多个自变量对因变量影响的统计方法，以下是对双因素方差分析的学习要点类型无交互作用型假设因素A和因素B的效应相互独立有交互作用型认为因素A和因素B的结合会产生新的效应分析目的通过实验设计，探究两个自变量对因变量的影响，以及它们之间是否存在交互作用结果解读。

双因素方差分析考虑两个因素及其交互作用的影响 三者方差分析则考虑多个因素及其交互作用的影响，是单因素和双因素方差分析的扩展和一般化。

从方差齐分析结果中可以看出结果的F值为0043，p值为0838大于005，说明不同地区的销量没有显著差异性，也即说明具有方差齐性，同理可以分析不同品牌的销量也具有方差齐性不进行赘述综上，每个总体服从方差齐性，并且满足双因素方差分析的前提条件，所以接下来进行双因素方差分析。

三组数据可以考虑方差分析，方差分析就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量定类变量对数据型因变量定量变量是否有显著影响方差分析一般分为单因素方差分析双因素方差分析三因素方差分析以及多因素方差分析如下说明如果进行多因素方差分析一般是主效应显著后才会进一步查看事后多重比较，对于交互作用显著的模型才会更深一步研。