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双向方差分析（two-way ANOVA）是一种统计分析方法，可以同时考虑两个因素对于结果的影响，在Python中可以使用统计学库statsmodels进行双向方差分析。

以下是在Python中进行双向方差分析的完整攻略：

1. 导入必要的库

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.formula.api import ols

2. 加载数据

# 使用Pandas加载数据
data = pd.read_csv("data.csv")

3. 定义模型

# 定义模型，使用两个因素和它们的交互项
model = ols('result ~ factor1 + factor2 + factor1:factor2', data).fit()

4. 分析数据

# 进行方差分析并输出结果
anova_table = sm.stats.anova_lm(model, typ=2)
print(anova_table)

以上就是进行双向方差分析的基本步骤，下面分享两个示例：

示例1：分析身高与体重对于心脏病的影响

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.formula.api import ols

# 生成数据
data = pd.DataFrame({
    'height': [150, 155, 160, 165, 170] * 2,
    'weight': [40, 50, 60, 70, 80] * 2,
    'disease': ['yes'] * 5 + ['no'] * 5
})

# 定义模型，考虑身高、体重和它们的交互项对于患病率的影响
model = ols('disease ~ height + weight + height:weight', data).fit()

# 进行方差分析并输出结果
anova_table = sm.stats.anova_lm(model, typ=2)
print(anova_table)

示例2：分析不同品牌瓶装水的口感得分

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.formula.api import ols

# 生成数据
data = pd.DataFrame({
    'brand': ['A'] * 6 + ['B'] * 6 + ['C'] * 6,
    'temperature': [0, 5, 10] * 6,
    'score': [8, 6, 9, 7, 7, 6, 7, 8, 9, 6, 8, 7, 8, 9, 9, 7, 8, 6]
})

# 定义模型，考虑品牌、温度和它们的交互项对于口感得分的影响
model = ols('score ~ brand + temperature + brand:temperature', data).fit()

# 进行方差分析并输出结果
anova_table = sm.stats.anova_lm(model, typ=2)
print(anova_table)

以上示例希望能对大家理解双向方差分析在Python中的实现有所帮助。