1、實驗指標個數不一樣
單因素方差分析：1個。
多因素方差分析：多於1個。
2、適用範圍不一樣
單因素方差分析：是用來研究一個控制變量的不同水平是否對觀測變量產生了顯著影響。
多因素方差分析：用來研究兩個及兩個以上控制變量是否對觀測變量產生顯著影響。
一、概念不同
1、單因素統計：單因素分析（monofactor analysis）是指在一個時間點上對某一變量的分析。
2、多因素迴歸分析：指在相關變量中將一個變量視為因變量，其他一個或多個變量視為自變量，建立多個變量之間線性或非線性數學模型數量關係式並利用樣本數據進行分析的統計分析方法。
二、方法不同
1、單因素統計：試驗單元編號、隨機分組。
2、多因素迴歸分析：引進虛擬變量的迴歸分析、曲線迴歸、多元迴歸模型。
三、應用方向不同
1、單因素統計：單因素的盆栽試驗温室內、實驗室內的實驗等，應用該設計，若實驗中獲得的數據各處理重複數相等，採用重複數相等的單因素資料方差分析法分析，若實驗中獲得的數據各處理重複數不相等，則採用重複數不等的單因素資料方差分析法分析。
2、多因素迴歸分析：影響因變量的因素有多個，這種多個自變量影響一個因變量的問題可以通過多元迴歸分析來解決。
例如，經濟學知識告訴我們，商品需求量Q除了與商品價格P有關外，還受到替代品的價格、互補品的價格，和消費者收入等因素，甚至還包括商品品牌Brand這一品質變量(品質變量不能用數字來衡量，需要在模型中引入虛擬變量)的影響。
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