方差分析与回归分析我对统计了解不多,请大师们简要帮我介绍一下如何这两个概念吧...

网友回答

方差分析和回归分析总体上都属于一个类别,一般线性模型（general linear model,GLM）.
从资料类型来看,方差分析的因变量是连续型资料,自变量是分类变量,一般都以组别的形式出现.
回归分析的因变量是连续型资料,自变量既可以是分类资料,也可以是连续型资料,也可以两种资料都有.
从目的来看,大多数方差分析的目的都是比较组间差异,比如3组人群的身高是都有差异等.而回归分析主要是看自变量对因变量的影响,或因变量是否随着自变量的变化而变化,如血压是否随年龄而变化等.
======以下答案可供参考======
供参考答案1:
方差分析就是看有效变异与误差变异的相对大小，以此来判断有效变异是否有效。回归分析是找出两组变量的函数关系，即用一个变量来预测另一个变量
供参考答案2:
从研究目的来看：
方差分析：比较不同群体在某一测量上的平均水平是否有显著差异。（不同性别的人的收入平均水平是否有显著差异。）
线性回归：研究在控制或给定了一个或者多个变量的条件下，来观察某一变量的变化及其变化的具体数量。
从样本数据级别来看：
方差分析：适用于自变量为类序变量、因变量为距比变量的数据中
线性回归：适用于自变量为距比变量（虚拟变量）、因变量也为距比变量的数据中