单因素方差分析和回归分析的区别?

单因素方差分析和回归分析都是统计方法，但用途不同。单因素方差分析用于比较一个分类变量下多个组的均值是否存在差异，比如研究不同施肥方式对作物产量的影响。回归分析则用于研究一个或多个自变量与一个因变量之间的关系，比如分析降雨量和温度对作物产量的影响。前者关注组间差异，后者关注变量间的关联性。

区别

单因素方差分析：专门检验一个分类变量下的多个组均值是否相等。比如比较三种教学方法下学生的成绩差异，自变量是教学方法（分类变量），因变量是成绩（连续变量）。它通过F统计量判断组间差异是否显著，适合实验设计中的组别比较。结果只说明是否存在差异，不具体说明哪些组不同。

回归分析：研究自变量（连续或分类）与因变量之间的数量关系。比如用广告投入预测产品销量，自变量是广告投入（连续变量），因变量是销量（连续变量）。它能给出具体的预测方程，量化自变量变化对因变量的影响。回归分析还可包含多个自变量，分析更复杂的关联模式。