单变量方差分析（ANOVA）与重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）的主要区别在于实验设计和数据收集方式。
单变量方差分析：
1. 实验设计：通常用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。
2. 数据收集：每个组内的个体是独立的，即一个个体不会出现在多个组中。
3. 目标：检测不同组之间是否存在显著差异。
重复测量方差分析：
1. 实验设计：用于比较同一组内个体在不同时间点或条件下的均值差异。
2. 数据收集：同一组内的个体在多个时间点或条件下接受测试或处理。
3. 目标：检测同一组内个体在不同时间点或条件下的均值是否存在显著变化。
总结来说，单变量方差分析关注的是不同组之间的差异，而重复测量方差分析关注的是同一组内个体在不同时间点或条件下的变化。
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