请问单因素方差分析与重复测量资料方差分析有什么区别?

1、单因素方差分析与重复测量资料方差分析有什么区别 重复测量方差：相关领域（比如医学研究）时，常常需要对同一观察单位重复进行多次测量，比如对病例在不同时间点进行多次测量，此类数据称为重复测量资料。

2、区别：试验指标个数 单因素方差分析：1个。多因素方差分析：多于1个。适用范围：单因素方差分析：是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。如考察地区差异是否影响妇女的生育率。

3、对比单因素方差分析：方差分析共同点均是研究不同类别样本对于定量数据的差异，区别在于单因素方差分析仅比较一个分类数据，双因素方差分析可以比较两个分类数据，并且可以研究两个分类数据之间对于定量数据的交互影响关系情况。

4、变量的数量不同，HO假设不同。变量的数量不同。单因素方差分析：只有一个独立变量；多因素方差分析：有两个独立变量。两种统计方法对应的HO假设不同。

...完全随机设计方差分析和随机区组设计的方差分析,三者之间有什么区别...

1、分组方式不同 随机区组设计是先将控制因素条件相同或相似的受试对象安排在同一区组，然后将其随机的分配到各处理组，同一区组的受试对象数和处理组数相等。这样，各处理组间均衡性较好。

2、完全随机设计没有把混杂因素考虑进去，而随机区组设计通过设置区组而使得混杂因素在同一区组内均匀。完全随机设计方差分析属于单向方差分析，随机区组设计方差分析属于双向方差分析。

3、完全随机设计与随机区组设计区别是分组方式不同。随机区组设计是先将控制因素条件相同或相似的受试对象安排在同一区组，然后将其随机的分配到各处理组，同一区组的受试对象数和处理组数相等。这样，各处理组间均衡性较好。

4、其次，随机区组设计与完全随机设计的分组方式不同。随机区组设计是先将控制因素条件相同或相似的受试对象安排在同一区组，然后将其随机的分配到各处理组，同一区组的受试对象数和处理组数相等。这样，各处理组间均衡性较好。

单因素完全随机实验的方差分析

对被试进行随机分配，因此个体之间的差异在不同自变量水平上是随机分布的，在统计学上没有差异。即因变量的变化不是由被试之间的差异引起的。

完全随机设计的单因素方差分析是把总变异的离均平方和SS及自由度分别分解为组间和组内两部分，其计算公式如下。

单因素方差分析是心理科学中的专业术语，指用于完全随机设计的多个样本均数间的比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。单因素方差分析：核心就是计算组间和组内离均差平方和。

单因素方差分析对应的实验设计方法是完全随机设计。完全随机设计是采用完全随机化的方法将同质的受试对象分配到各处理组，然后观察各组的实验效应。

方差分析就是对试验数据进行分析，检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著，根据试验指标的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。

理论和实践相比，永远有gap，现实研究中，最常见的依然是方差分析（而不是非参数检验），原因在于非参数检验的检验效能相对于方差分析会低一些。在方差分析时SPSSAU会自动处理方差齐性问题。