单因素方差分析和二维交叉分析

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求助各位大神，做单因素方差分析和二维交叉分析的区别。
例如，想检验性别Y（是否愿意晨跑，是或者否）的影响因素，现在有两个自变量，分别是（男、女两种）、年龄（10岁以下，10-15岁，16-20岁三个组别），
1.假设5%的显著性水平下单因素方差分析的结论是自变量性别的sig为0.85，该如何解释？是直接解释成显著性水平大于0.05，表明性别对于是否愿意晨跑无显著性影响，还是应该说成性别因素，即男性或女性在对于是否愿意晨跑这个行为上无差异？
2.二维交叉分析中通过卡方检验比如自变量性别的sig=0.0001，就直接可以解释为性别因素对于是否晨跑有显著性影响？
3.在同一个检验中，如果做了单因素方差分析，在做二维交叉分析，是否重复？

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关键词：单因素方差分析 交叉分析 方差分析 单因素 影响因素 自变量 女性 如何 影响

1、性别、年龄组与是否晨跑间的影响分析应该用卡方检验。当sig<0.05时，说明，不同性别组的人对晨跑有显著差异。
    不同年龄组的类似。
2、这类问题不适合用方差分析，方差分析中，一个为分类变量，另一个为连续变量。你的数据不符要求。