多元方差分析的主要用途是同时分析和检验不同类别在多个间距测度等级变 量上是否存在显著差别。这种方法由威尔克(S.S.Wlk)在1932年创建,后来 又得到逐步发展和完善。现在,许多计算机统计软件中都已经具有多元方差分析 的功能。但是,这种方法在我国社会科学研究中的应用尚属少见,有待进一步推 本章第一节将从多元方差分析与一元方差分析的关系入手,简介相关方法的 沿革及多元方差分析的特点。第二节主要介绍多元方差分析所要求的变量、数据 方面的条件

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在社会科学研究中,一个经常会遇到的问题就是要对定性变量数据进行量化 分析,因为研究中往往使用一些定性( Nonmetric)变量,例如名义变量或序次 变量来反映研究对象的行为、态度等,研究不同性别的顾客对不同品牌商品的喜 好,不同职业的人在吸烟行为上的差异等都属于此类研究。以往在分析这样的定 性变量时,往往需要使用非线性统计方法,例如L< linear等,但在每个变量都 划分成许多类别的情况下,这些分析方法就很难直观地揭示出变量之间的联系以 及变量类别之间的关系

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多元线性回归(multiple linear regression)是分析一个随机变量与多个变量 之间线性关系的最常用的统计方法。实际工作中,常常希望知道所关心的事物受 哪些因素的影响,比如销售量与价格和广告费的关系,农业产量与原料和气候的 关系,生育水平与教育水平和经济水平的关系,物价和失业率的关系,收入与受 教育程度和年龄的关系等等。多元线性回归用变量的观察数据拟合所关注的变量 和影响它变化的变量之间的线性关系式,检验影响变量的显著程度和比较它们的 作用大小,进而用两个或多个变量的变化解释和预测另一个变量的变化

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