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之前的单因素方差分析和多因素方差分析，都在针对一个因变量，而实际工作中，经常会碰到多个因变量的情况，如果单纯的将其拆分为多个单因变量的做法不妥，需要使用多元方差分析或因子分析 多元方差分析与一元方差分析本质区别是：一元方差分析是组间均方与组内均方进行比较，而多元方差分析时组间方差协方差矩阵与组内方差协方差矩阵进行比较，这也解释了为何不做多次的一元方差分析，因为一元方差分析不能分析出自变量对多个因变量的协方差结构模式的影响，而多元方差分析同时考察多个因变量而不是一个，把多个因变量看做一个整体联合分布来分析
多元方差分析的适用条件是
1.各因变量服从多元正态分布，对此要求并不高，主要满足单个因变量服从正态分布即可
2.观测值相互独立
3.因变量方差协方差矩阵相等，相当于多因素方差的方差齐性
4.因变量之间存在一定关联
以上条件中，第三点比较重要，对此要求较高，需要特别留意。
步骤：分析—一般线性模型—多变量
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原文地址：http://www.cnblogs.com/xmdata-analysis/p/5568666.html
