一、概念不同
1、单因素统计：单因素分析（monofactor analysis）是指在一个时间点上对某一变量的分析。
2、多因素回归分析：指在相关变量中将一个变量视为因变量，其他一个或多个变量视为自变量，建立多个变量之间线性或非线性数学模型数量关系式并利用样本数据进行分析的统计分析方法。
二、方法不同
1、单因素统计：试验单元编号、随机分组。
2、多因素回归分析：引进虚拟变量的回归分析、曲线回归、多元回归模型。
三、应用方向不同
1、单因素统计：单因素的盆栽试验；温室内、实验室内的实验等，应用该设计，若实验中获得的数据各处理重复数相等，采用重复数相等的单因素资料方差分析法分析，若实验中获得的数据各处理重复数不相等，则采用重复数不等的单因素资料方差分析法分析。
2、多因素回归分析：影响因变量的因素有多个，这种多个自变量影响一个因变量的问题可以通过多元回归分析来解决。
例如，经济学知识告诉我们，商品需求量Q除了与商品价格P有关外，还受到替代品的价格、互补品的价格，和消费者收入等因素，甚至还包括商品品牌Brand这一品质变量(品质变量不能用数字来衡量，需要在模型中引入虚拟变量)的影响。
在SPSS中，协方差分析可以进行单变量和多变量的分析。以下是它们的主要区别：
1. 单变量协方差分析：单变量协方差分析用于比较一个因素（自变量）对一个连续的因变量的影响。它适用于只有一个连续因变量的情况。例如，可以使用单变量协方差分析来研究不同教育水平对个体收入的影响。
2. 多变量协方差分析：多变量协方差分析用于比较一个或多个因素（自变量）对多个连续的因变量的影响。它适用于有多个连续因变量的情况。例如，可以使用多变量协方差分析来研究不同教育水平对个体收入、职业满意度和工作绩效等的影响。
无论是单变量还是多变量协方差分析，它们都可以帮助研究人员确定因素对因变量的影响程度以及是否存在统计上显著的差异。在SPSS中，可以使用相关程序（如GLM、ANOVA、MANOVA等）来执行协方差分析，并获得各种统计指标和结果解读。
需要注意的是，在进行协方差分析之前，要确保数据符合分析的统计假设，并根据具体研究问题选择适当的统计方法和假设检验。此外，在解读结果时，还需考虑到潜在的共线性、样本大小和抽样方法等因素的影响。
