方差分析得到的是自变量(因素)对总量y是否具有显著影响的整体判断，．回归分析得到的是在不独立的情况下自变量与因变晕之间的更加精确的回归函数式，也即判断相关关系的类型。

    方差分析中的因素的水平的取值在回归分析中代表了自变量的取值。方差分析中用到了总量的很多组观测值，回归分析中只要求一组。

    方差分析不管自变量与因变量之间的关系有多么复杂，总能得到因素对总量的影响是否显著的整体判断。回归分析只能分析出变量之间关系比较简单的回归函数式，对比较复杂的关系无能为力。

    方差分析中的因素与总量的数据可以是定性的，计数的，也可以是计量的，或者说是离散的或连续的。尤其方差分析对于因素是定性数据也非常有效。而回归分析的数据则要求是连续的，总量也要求是连续的，所以回归分析对连续性变量非常有效。

    不管是方差分析还是回归分析都假定总量服从正态分布．在回归分析中总量也假定服从正态分布。如表中数据为两个自变量的情形，同时要求方差是齐性的。

    总之，方差分析给出自变量(因素)与因变量(总量)是否相互独立的初步判断，不需要自变量(因素)的具体数据，只需要因变量(总量)的观察数据．在不独立即相关的条件下，自变量与因变量到底是什么样的关系类型，则需应用回归分析作出进一步的判断，此时需要自变量(因素)及因变量(总量)的具体观察数据，得到它们之间的回归函数关系式。