差异研究的目的在于比较两组数据或多组数据之间的差异，通常包括以下几类分析方法：

1、方差分析

单因素方差分析用于检验单因素水平下的一个或多个独立因变量均值是否存在显著差异，即检验单因素各个水平的值是否来自同一个总体。由此可以看出，用于分析的数据包括一个因素（自变量）、一个或多个相互独立的因变量。注意，因变量必须是连续型变量。

多因素方差分析用于分析多个因素的不同水平是否对结果有显著影响。如果存在主效应显著，说明该因素不同组别之间存在显著差异，可以进一步对两两组别进行对比。举例：分析品牌、地区和广告形式多个定类自变量对电脑销量(定量因变量)的影响。

2、T检验

T检验通常用于比较两个样本的均值是否有显著差异，其中X是定类变量（两个类别），Y是定量变量。

配对样本T检验用于检验两列样本数一样的数据之间是否存在差异。配对样本t检验的范围是同一组对象，例如一个班级中的女生**次月考和*二次月考的成绩是否有差异。

独立样本T检验用于两组定量数据（函数）是否呈现差异性。独立样本T检验仅仅支持呈现正态性的两分类样本，两分类样本数量可以不一样，如果**过三个分类，则采用方差分析。

3、卡方检验

卡方检验主要是比较定类变量与定类变量之间的差异性分析。

各差异性分析模型的使用场景如下总结：

总结

方差分析主要用来比较三个及以上样本的均值是否有显著差异。简单来说，就是判断我们对多组数据的比较是否有意义。

T检验适用于两组样本的均值是否有显著差异的情况下。换句话说，我们可以通过T检验来比较两组数据是否有明显差别。

卡方检验则主要用来检验两组或多组资料的差别是否显著。它适用于分类数据，如性别、学历、职业等等。

三个检验方法各自的适用范围不同，方差分析适用于三个及以上样本比较，T检验适用于两组样本比较，卡方检验适用于分类数据比较。

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