使用一般多元方差分析可对平衡和不平衡设计进行多元方差分析 (MANOVA)，如果有协变量，也可以使用它进行此分析。此过程利用数据协方差结构来同时检验不同响应中平均值的等同性。

使用多个单因子方差分析来分析数据时，类型 I 错误的概率将会增加。多元方差分析将控制全族误差率，从而最大程度地减少整组比较发生一个或多个类型 I 错误的概率。

使用回归进行计算。因子和协方差形成“满秩”设计矩阵，每个响应变量在设计矩阵的列中回归。

因子可以为交叉因子、嵌套因子，但不能使用随机因子。尽管可以通过指定检验模型项的误差项这一方式来克服这一限制，但仍必须使用固定因子。协变量可以彼此交叉，也可以与因子交叉，或者将协变量嵌套在因子内。一次最多可以分析 50 个响应变量、31 个因子以及 50 个协变量。

某家汽车制造公司十分关注三个工厂中使用两种不同方法生产的模型车门锁的可使用性和质量。他们需要确定生产方法和工厂是否影响最终的产品。每个工厂使用每种方法生产的产品都需经过一系列测试，以获得最终的可使用性和质量得分。

数据： 门锁.MTW （在样本数据文件夹中）