多因素方差分析和回归分析的区别?

多因素方差分析和回归分析都是统计方法，但用途不同。多因素方差分析用于比较多个自变量（分类变量）对一个因变量（连续变量）的影响，看各组均值是否有差异。回归分析则用于研究一个或多个自变量（可以是连续或分类变量）与因变量之间的数量关系，建立预测模型。

区别

多因素方差分析：主要分析分类自变量对连续因变量的影响。比如研究不同施肥量和灌溉量对作物产量的影响，通过比较各组均值差异来判断因素是否显著。它关注的是组间差异，不涉及预测。

回归分析：侧重于自变量与因变量之间的数量关系。比如分析施肥量（连续变量）和灌溉量（连续变量）如何具体影响作物产量，建立方程式预测产量变化。它能处理连续和分类变量，并提供具体的影响数值。