单因素分析方法

现实中的很多现象可以划分为两种可能，或者归结为两种状态，这两种状态分别用0和1表示。如果我们采用多个因素对0－1表示的某种现象进行因果关系解释，就可能应用到logistic回归。

1、把所有变量代如回归方程，逐步回归分析，必要是多用几种筛选变量得技术，同时要考虑因素得交互作用，综合分析”

2、单因素分析的结果和多因素分析的结果不一样是很正常的事情，因为单因素分析往往存在混杂因素的影响

3、要明白在建立多元回归模型之前，单因素分析的主要作用是起到筛选的作用，通常选取p小于0.1或者0.2的因素进入多元回归模型，而多元回归模型中偏回归系数有意义才是真正的有意义；

单因素分析（monofactor analysis）是指在一个时间点上对某一变量的分析。目的在于描述事实。例如：师生年龄构成、性别构成，学生社会出身分布，学业成绩分布等。据此可分析学校或班级某方面的情况。描述单变量数据的基本形式通常有 5 种：（1）列数全部个案的情况，即开列每个研究对象的变量取值，如某一学校教师的年龄构成为 35 岁、40 岁、41 岁等；（2）复合相同变量，有利于数据处理但不致失去全部细节，如有几位教师年龄为 40 岁；（3）描述频数分布，更易处理但失去部分细节，如 20 位教师年龄低于 50 岁，8 位介于 50 到 60 岁之间；（4）运用百分比描述数据分布，如百分之几的教师年龄在 30 岁以下；（5）用集中趋势（众数、算术平均数、中位数）、离散趋势（全距、标准差）描述数据情况。

举例分析编辑

单因素实验即实验处理仅为一个方向，如研究肥料对作物产量的影响、生长素对植物苗高的影响等，试验中的肥料因素和生长素因素均为单一的实验处理。

设计方法编辑

1、试验单元编号

2、随机分组

应用编辑

单因素完全随机实验设计的应用

1、单因素的盆栽试验；温室内、实验室内的实验等，应用该设计

2、若实验中获得的数据各处理重复数相等，采用重复数相等的单因素资料方差分析法分析

3、若实验中获得的数据各处理重复数不相等，则采用重复数不等的单因素资料方差分析法分析

一、概念不同

1、单因素统计：单因素分析（monofactor analysis）是指在一个时间点上对某一变量的分析。

2、多因素回归分析：指在相关变量中将一个变量视为因变量，其他一个或多个变量视为自变量，建立多个变量之间线性或非线性数学模型数量关系式并利用样本数据进行分析的统计分析方法。

二、方法不同

1、单因素统计：试验单元编号、随机分组。

2、多因素回归分析：引进虚拟变量的回归分析、曲线回归、多元回归模型。

三、应用方向不同

1、单因素统计：单因素的盆栽试验；温室内、实验室内的实验等，应用该设计，若实验中获得的数据各处理重复数相等，采用重复数相等的单因素资料方差分析法分析，若实验中获得的数据各处理重复数不相等，则采用重复数不等的单因素资料方差分析法分析。

2、多因素回归分析：影响因变量的因素有多个，这种多个自变量影响一个因变量的问题可以通过多元回归分析来解决。

例如，经济学知识告诉我们，商品需求量Q除了与商品价格P有关外，还受到替代品的价格、互补品的价格，和消费者收入等因素，甚至还包括商品品牌Brand这一品质变量(品质变量不能用数字来衡量，需要在模型中引入虚拟变量)的影响。

参考资料来源：百度百科- 多元回归分析

参考资料来源：百度百科-单因素分析

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