多因素方差分析python

多因素方差分析是一种用于分析多个因素对试验指标影响的方法。它可以帮助我们确定不同因素之间是否存在显著差异，并进一步了解这些因素对试验结果的贡献程度。在Python中，可以使用statsmodels库进行多因素方差分析。

以下是进行多因素方差分析的示例代码：

import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf

# 假设我们有一个数据框df，其中包含了月薪收入、性别和教育水平这三个因素
# 若要进行多因素方差分析，可以使用下述代码
anova = smf.ols('Income ~ C(gender) + C(education) + C(gender)*C(education)', data=df).fit()
anova_result = sm.stats.anova_lm(anova, typ=1)

# 打印多因素方差分析的结果
print(anova_result)

请注意，以上代码假设数据框df中的月薪收入列名为"Income"，性别列名为"gender"，教育水平列名为"education"。你可以根据实际情况进行相应的修改。