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与线性回归相比，为什么将ANOVA当作一种不同的研究方法来教授/使用？
使用适当的虚拟变量，ANOVA等效于线性回归。无论使用ANOVA还是线性回归，结论均保持不变。 鉴于它们的等效性，是否有任何理由使用ANOVA代替线性回归？ 注意：我对了解使用ANOVA而不是线性回归的技术原因特别感兴趣。 编辑 这是一个使用单向方差分析的示例。假设您想知道男性和女性的平均身高是否相同。为了检验您的假设，您需要从男性和女性的随机样本（每个样本为30个）中收集数据，并进行ANOVA分析（即，性别和错误的平方和）来确定一种效应是否存在。 您还可以使用线性回归对此进行测试，如下所示： 定义： 如果受访者是男性，则否则为。 其中：Gender=1Gender=1\text{Gender} = 1000Height=Intercept+β∗Gender+errorHeight=Intercept+β∗Gender+error \text{Height} = \text{Intercept} + \beta * \text{Gender} + \text{error} error∼N(0,σ2)error∼N(0,σ2)\text{error}\sim\mathcal N(0,\sigma^2) 然后检验是否等效于您的假设。β=0β=0\beta = 0
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regression
anova