有时候我们会在一些文献中见到，作者使用某种回归模型去比较多组之间数值的差异显著性。是的，其实很多回归模型都可以用于差异分析，并不让人感到意外。
举个最简单的例子，一般线性模型（generallinearmodel）和方差分析（Analysisofvariance，ANOVA）。尽管二者具有独立起源和发展过程，但从函数形式上看，方差分析可以归类于回归模型的特例。在一般线性模型中，根据自变量的存在形式，可以分为简单和多元线性回归模型（自变量是连续变量时）和方差分析模型（自变量是类别或因子变量时），后者在某种程度上即等同于统计学中的方差分析。您不妨可以这样想，原则上二者最后都是通过计算F统计量获取对p值的估计，对于相同的数据而言，二者最后计算的F统计量肯定是相同的，所以不难想到二者进行差异分析时的效果也是相似的。
本篇就不妨通过一些简单的小例子，在R语言中演示通过一般线性模型进行多组差异比较的过程，并将它与方差分析的结果进行比较，以展示二者的联系。
下文中所使用的示例数据和R代码的百度盘链接（提取码，j0np）：