单因素方差分析与列联表交叉分析有什么区别？？疑惑中

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学了一段时间统计学，也给学生上过课了，现在感觉有点疑惑了，交叉分析与单因素方差分析有什么区别呢？

Sex 性别* AEESB “扶梯紧急停止按钮”标志关注 交叉制表
计数
		AEESB “扶梯紧急停止按钮”标志关注					合计
		1	2	3	4	5
Sex 性别	1	47	89	173	56	16	381
	2	38	106	112	51	12	319
合计		85	195	285	107	28	700

卡方检验
	值	df	渐进 Sig. (双侧)
Pearson 卡方	10.890a	4	.028
似然比	10.905	4	.028
线性和线性组合	1.293	1	.256
有效案例中的 N	700
a. 0 单元格(0.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 12.76。

从上面可以看出，性别与扶梯紧急按钮的关注程度显著相关，可以认为不同性别的人对扶梯紧急按钮的关注程度不同。

做了一个方差分析，结果如下：

单因素方差分析
AEESB “扶梯紧急停止按钮”标志关注
	平方和	df	均方	F	显著性
组间	1.287	1	1.287	1.293	.256
组内	694.422	698	.995
总数	695.709	699

认为性别和“扶梯紧急停止按钮”标志关注程度相互独立，没有影响？？

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关键词：单因素方差分析 方差分析 交叉分析 单因素 列联表 统计学

单因素方差分析是分析的变量是连续的等距变量

选什么方法得看资料类型分类变量才可以考虑卡方检验，数值变量考虑方差分析或T检验，你两个都用，是不对的呀

谢谢，分类变量才能做卡方检验，数值变量才能用于方差分析

卡方检验比较广泛，也不一定必须是分类变量。主要在于两种方法的模型假设是否满足，拿来就用当然快捷，不明就理可能导致系统差异。

愿闻其详

同问，卡方检验适用于哪些情况？

如果两个变量之间存在因果关系，采用方差分析，因为交叉表分析是不考虑因变量和自变量。

交叉表卡方检验适用于两分类变量相关性的检验，定序以上变量同时具备分类变量特性，所以当类别不是很多时也可使用；方差分析适宜用于一个变量是定类变量，另一个变量是定距以上变量时的相关性检验，不适用于定序变量。方差分析要求方差具有同质性，分类变量的类别数量一般应大于等于3种，否则不会进行多重比较。只有两种类别时，对定距以上变量的差异检验使用独立样本T检验更好。