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导读 目前是有很多朋友们对于多因素方差分析这个信息比较感兴趣，那么小编也是收集了一些多因素方差分析相关的信息来分享给大家，希望你会喜欢哦
1、当有两个或者两个以上的因素对因变量产生影响时，可以用多因素方差分析的方法来进行分析。
2、多因素方差分析亦称“多向方差分析”，原理与单因素方差分析基本一致，也是利用方差比较的方法，通过假设检验的过程来判断多个因素是否对因变量产生显著性影响。
3、在多因素方差分析中，由于影响因变量的因素有多个，其中某些因素除了自身对因变量产生影响之外，它们之间也有可能会共同对因变量产生影响。
4、在多因素方差分析中，把因素单独对因变量产生的影响称之为“主效应”；把因素之间共同对因变量产生的影响，或者因素某些水平同时出现时，除了主效应之外的附加影响，称之为“交互效应”。
5、多因素方差分析不仅要考虑每个因素的主效应，往往还要考虑因素之间的交互效应。
6、此外，多因素方差分析往往假定因素与因变量之间的关系是线性关系。
7、从这个方面来说，方差分析的模型也是如下一个一般化线性模型的延续：因变量=因素1主效应+因素2主效应+…+因素n主效应+因素交互效应1+因素交互效应2+…+因素交互效应m+随机误差。
8、所以多因素方差分析往往选用一般化线性模型(General Iinear Model)进行参数估计 。
本文到此结束，希望对大家有所帮助。
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