根据我的理解，这是粗略意义上的以下假设测试的内容/原因/时间：

• t-test：用于比较两个样本之间的平均值
• ANOVA（单向）：当您有一个因变量和一个独立（即分类）变量并且您希望分析多个组的“均值”（即效果）时使用。简单地说，本质上是多路 t 检验。
• ANOVA（双向）：类似于单向，除了你有两个独立（即分类）变量
• MANOVA：具有多个因变量的方差分析
• 安科瓦：??
• 曼科瓦：??

直观地说，（M）ANOVA 背后的概念/直觉是有道理的，我了解何时/如何应用它以及为什么有必要。我只是在上面过度简化了我对它们的理解。但是，我缺乏 (M)ANCOVA 背后的类似直觉。