多因素方差分析和回归?

多因素方差分析用于研究多个分类自变量对一个连续因变量的影响，而回归分析则探讨连续自变量与因变量之间的关系。前者关注组间差异，后者侧重预测变量变化。

对比

多因素方差分析：分析不同类别组合对结果的影响。比如研究施肥量和灌溉量对作物产量的作用，可以检验3种施肥方式和2种灌溉水平的交互效应。数据需要分组，结果以F值和p值呈现。适用于实验设计，能处理多个因素，但要求样本量均衡。

回归分析：建立变量间的数学模型。比如预测房屋价格时，用面积、楼层等连续变量计算方程。结果包括回归系数和R平方值。适合预测和相关性研究，能处理连续数据，但对异常值敏感，且需满足线性假设。