单因素和多因素分析在统计学中经常用到，用以分析服从正态分布或近似正态分布的临床数据对结果的影响。那么什么是单因素和多因素分析呢？两者之间有什么不同呢？今天我们就一起来谈谈单因素和多因素分析之间的爱恨情仇。

一、单因素分析

单因素方差分析简单来说就是指对单个因素试验结果进行分析，检验该因素对试验结果是否有显著性影响的一种统计学方法，是两个样本平均数比较的引伸，它是用来检验多个平均数之间的差异，从而确定因素对试验结果有无显著性影响。比如说，抗血管内皮生长因子(VEGF)药物可治疗老年黄斑变性，但是其疗效受多种因素影响，为了评估某种因素与疗效之间的相关性，这时候我们就可以采取单因素分析。在这里，试验的指标（结果）是抗血管VEGF类药物的疗效，不同的影响指标为因素。假定除年龄这一因素外，其余的一切条件都相同。分析年龄与疗效之间的关系就是单因素分析。

二、多因素分析

当有两个或者多个因素对因变量产生影响时，分析这些因素与因变量之间的相关性就可以用多因素方差分析的方法进行分析。多因素方差分析的原理与单因素方差分析基本一致，也是利用方差比较的方法，通过假设检验的过程来判断多个（两个以上）因素是否对因变量产生显著性影响。在多因素方差分析中，由于影响因变量的因素为两个以上，其中某些因素除了自身对因变量产生影响之外，不同因素之间也有可能会共同对因变量产生影响。比如，影响抗VEGF药物对老年黄斑变性的疗效的因素有很多，包括患者自身的条件（如年龄、是否合并其他疾病、用药禁忌等）、脉络膜新生血管(CNV)病灶的特征、治疗方案（剂量、疗程、联合用药等）等。用药剂量肯定对疗效有影响，但剂量和疗程以及患者年龄、是否合并其他疾病等因素一起共同对疗效也有影响。在多因素方差分析中，把因素单独对因变量产生的影响称为“主效应”。把不同因素共同对因变量产生的影响，或者因素某些水平同时出现时，除了主效应之外的附加影响，称为“交互效应”。在进行多因素方差分析时，我们不仅要考虑每个因素的主效应，往往还要考虑因素之间的交互效应。

三、单因素和多因素分析的异同点

（一）相同点

1.分析原理：单因素和多因素分析的原理相同，都是利用方差比较的方法分析，通过假设检验的过程来判断单个因素或多个因素是否对因变量产生显著性影响。

2.分析步骤：单因素和多因素分析的基本步骤相同。包括：a、建立检验假设；b、计算检验统计量F值；c、确定P值并作出推断结果。

（二）不同点

1.试验指标个数：单因素方差分析的指标是1个。多因素方差分析的试验指标顾名思义是大于1个的。

2.两种适用的范围

单因素方差分析适于研究一个变量的不同水平是否对观测指标（变量）产生了显著影响。如考察年龄对是否影响抗VEGF类药对老年黄斑变性的疗效。而多因素方差分析适于用来研究两个或两个以上变量对观测变量产生的影响是否显著。

说到这里，相信大家对单因素和多因素分析有了初步的认知，两种有相同的地方，也有不同的方面。可根据试验目的选择不同的分析方法，不过在临床研究中我们通常会两种方法都会应用。

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