多因素方差分析的SPSS操作

使用SPSS软件进行多因素方差分析使用SPSS软件进行多因素方差分析一、引言多因素方差分析是一种重要的统计方法，用于分析多个自变量对因变量的影响。

它可以帮助研究人员确定不同因素对研究对象的差异产生的影响，以及这些因素之间是否存在交互作用。

SPSS软件是一款功能强大且易于使用的统计分析工具，可以帮助用户在进行多因素方差分析时快速、准确地得出结果。

本文将介绍使用SPSS软件进行多因素方差分析的步骤，并通过一个案例来具体说明。

二、SPSS软件介绍SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专业的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、医学、商业等领域。

它提供了丰富的统计方法和分析工具，并具备数据清洗、可视化、报告生成等功能。

在多因素方差分析中，SPSS 可以帮助用户进行方差分析表的生成、方差分析的可视化、方差齐性检验和事后比较等操作，大大简化了分析过程。

三、多因素方差分析的步骤1. 数据准备：将需要分析的数据录入SPSS软件，并确定自变量和因变量的测量水平。

一般自变量为定类变量，而因变量可以是定量或定类变量。

2. 方差分析表的生成：选择“分析”菜单中的“一元方差分析”选项，然后将因变量添加到依赖变量框中，将自变量添加到因子框中。

接下来，点击“选项”按钮设置参数，如设定显著性水平和置信区间。

点击“确定”后，SPSS会生成方差分析表。

3. 方差分析的可视化：在方差分析表中，用户可以查看各个因素的主效应和交互作用，以及统计指标如F值、p值等。

此外，SPSS还提供了绘制效应图、交互作用图等功能，帮助用户更直观地理解分析结果。

4. 方差齐性检验：方差齐性检验用于验证因变量的变异是否在各组间具有相同的方差。

SPSS软件可以通过选择“分析”菜单中的“Compare Means”选项，进而进行多个组间方差齐性检验。

5. 事后比较：当发现方差分析存在显著差异时，需要进一步进行事后比较以确定差异所在。

SPSS操作多因素方差分析
一、多因素方差分析简介
多因素方差分析（ANOVA）是一种统计学方法，利用它可以检验两个
或多个样本的总体均值是否相同。

它的基本假设是，多个样本取自同一总
体的正态分布，样本之间的差异是根据其中一种因素的变化而产生的，而
不是随机变化。

多因素方差分析一般用于检验不同变量的数据间的差异性。

二、多因素方差分析SPSS使用步骤
1、打开并登录SPSS：在Windows桌面找到SPSS图标，双击打开，
输入用户名和密码即可进入SPSS主界面。

2、导入数据：在SPSS主界面点击【文件】，再点击【导入数据】，
从计算机中找到需要导入的数据文件，打开，确定即可将数据文件导入到SPSS中。

3、运行多因素方差分析：在SPSS主界面点击【分析】，再点击【多
因素方差分析】，它会弹出一个多因素方差分析窗口，在窗口中配置多因
素方差分析的模型，一般情况下，前三步不需要修改，点击【下一步】；
第四步，需要在【变量】框中选择要分析的变量，点击【下一步】；第五步，需要在【因子】框中添加本次分析的因子，双击所选变量，添加到
【因子】框中，确定添加无误后，点击【下一步】；第六步，设定多因素
方差分析的显著性水平，点击【完成】，结束设置。

《使用SPSS软件进行多因素方差分析》篇一一、引言在社会科学研究中，多因素方差分析是一种常用的统计方法，用于探究多个自变量对一个因变量的影响。

这种分析方法能够帮助研究者理解多个因素如何同时作用于因变量，以及它们之间是否存在交互效应。

本文将详细介绍如何使用SPSS软件进行多因素方差分析，以期为相关领域的研究提供方法和参考。

二、方法2.1 研究设计本部分首先介绍了研究目的、研究问题和研究对象等基本情况。

针对特定问题，研究者应事先进行适当的文献回顾，以便更好地理解和把握所研究问题的现状。

接着确定了使用多因素方差分析作为主要的统计分析方法，因为它能够探究多个因素同时作用于因变量的影响及其之间的交互效应。

2.2 数据收集在数据收集阶段，应遵循科学的研究设计和样本选择原则，确保数据的可靠性和有效性。

收集的数据应包括自变量和因变量的观测值，以及可能影响分析结果的协变量。

此外，还需要收集有关样本特征的信息，如性别、年龄、教育背景等。

2.3 SPSS软件操作（1）数据录入：将收集到的数据录入SPSS软件中，确保数据格式正确、无缺失值和异常值。

（2）定义变量：在SPSS中定义自变量、因变量和协变量，为后续分析做好准备。

（3）多因素方差分析：选择“分析”菜单中的“一般线性模型”选项，进行多因素方差分析。

在分析过程中，需要设置好因素、水平、因变量和协变量等参数。

（4）结果解读：根据SPSS输出的结果，解读各因素对因变量的影响程度、交互效应以及统计显著性等信息。

三、结果与分析3.1 描述性统计首先对数据进行描述性统计分析，包括计算各变量的均值、标准差、最大值、最小值等统计量，以便初步了解数据的分布特征和变化规律。

3.2 多因素方差分析结果通过SPSS软件进行多因素方差分析后，得到以下结果：（1）各因素对因变量的影响：从输出结果中可以看出，哪些因素对因变量的影响显著，哪些因素的影响不显著。

这有助于研究者了解各因素对因变量的独立作用。

使用SPSS软件进行多因素方差分析使用SPSS软件进行多因素方差分析一、引言多因素方差分析（ANOVA）是一种统计方法，用于比较两个或更多个因素对于某个连续型变量的影响是否显著不同。

通常，研究者需要了解不同因素对于结果值的影响，并确定是否存在交互作用。

SPSS（统计软件包for社会科学）是一款常用的统计软件，它提供了丰富的功能和工具，可用于数据分析和建模。

本文将介绍如何使用SPSS软件进行多因素方差分析。

二、数据准备在进行多因素方差分析之前，需要先进行数据准备。

假设我们有一个研究目的是了解不同教育水平和不同工作经验对个人收入的影响。

我们收集了400位参与者的数据，包括个人收入（连续型变量），教育水平（分类变量：小学、初中、高中、本科、硕士、博士）和工作经验（分类变量：1-5年、6-10年、11-15年、16年及以上）。

三、数据导入首先，将数据导入SPSS软件。

打开SPSS软件后，选择“文件”-“读取数据”-“输入数据”。

在弹出的对话框中选择数据文件，并将其导入到SPSS软件中。

四、数据探索在进行多因素方差分析之前，我们首先需要对数据进行探索，查看教育水平、工作经验和收入之间的关系。

选择“描述统计”-“交叉表”菜单，将教育水平和工作经验作为行变量，将收入作为列变量。

点击“确定”按钮后，SPSS将生成一个交叉表，显示不同教育水平和工作经验对于收入的平均值和标准差等统计信息。

五、多因素方差分析在导入数据并进行数据探索后，我们可以开始进行多因素方差分析。

选择“分析”-“一般线性模型”-“多因素”菜单。

在弹出的对话框中，将个人收入作为因变量，将教育水平和工作经验作为因子变量。

点击“因子”按钮，将教育水平和工作经验拖动到因子变量框中。

然后，点击“选项”按钮，对方差分析的设置进行调整，如是否显示交互作用。

点击“确定”按钮，SPSS将自动生成多因素方差分析的结果报告。

在报告中，我们可以看到各个因素的显著性检验结果，以及不同因素对于个人收入的影响情况。

1， data0806-height 是从三个样方中测量的八种草的高度，问高度在三个取样地点，以及八种草之间有无差异？具体怎么差异的？打 开 spss 软 件 ， 打 开 data0806-height 数 据 ， 点 击 Analyze->General Linear Model->Univariate 打开：把 plot 和 species 送入 Fixed Factor(s) ，把 height 送入 Dependent Variable ，点击 Model 打开：选择 Full factorial ， Type III Sum of squares ， Include intercept in model (即 全部默认选项) ，点击 Continue 回到 Univariate 主对话框，对其他选项卡不做任何选 择， 结果输出：因无法计算 ???? ??rror ，即无法分开 ???? intercept的影响，无法进行方差分析，重新 Analyze->General Linear Model->Univariate 打开：选择好 Dependent Variable 和 Fixed Factor(s) 点击Custom,把主效应变量 species 和plot 送入 Model 框，点击 Continue 回到Univariate 主对话框，点击 Plots ： 把 date 送入 Horizontal Axis ，把 depth 送入 Separate Lines ，点击 Add ，点击 Continue 回到 Univariate 对话框，点击 Options ：把 OVERALL,species, plot 送入 Display Means for 框,选择 Compare main effects , Bonferroni ,点击 Continue 回到 Univariate 对话框,输出结果：可以看到： SS species =, df species =7, MS species= ；SS plot =, df plot =7, MS plot= ；SS error =, df error =14, MS error= ；Fspecies= , p=<;Fplot=,p=<;所以故认为在 5%的置信水平上,不同样地,不同物种之间的草高度是存在差异的。

SPSS多因素方差分析多因素方差分析（ANOVA）是广泛应用于统计学中的一种技术，用于研究多个因素对一个或多个连续变量的影响。

这个方法可以帮助研究者确定哪些因素对所研究的问题有显著影响，以及不同因素之间的交互效应。

在SPSS中进行多因素方差分析的步骤如下：第一步是收集数据并导入SPSS中。

确保数据集中包含所有要研究的变量，包括一个或多个连续变量和一个或多个因素变量。

连续变量是要研究的主要变量，而因素变量是要考察其对结果变量的影响的自变量。

第二步是选择“分析”菜单中的“通用线性模型（GLM）”选项。

在该对话框中，将结果变量拖放到因变量窗口，并将因素变量拖放到因子1-因子n窗口中。

确保正确选择了想要研究的因素变量。

第三步是进行前提条件检验。

在多因素方差分析中，要检验因变量是否满足正态性假设和方差齐性假设。

在“通用线性模型（GLM）”对话框中，选择“图形”选项卡并勾选“残差统计”。

第四步是进行主要分析。

在“通用线性模型（GLM）”对话框中，选择“因子”选项卡。

在这里，可以选择添加交互项以考察不同因素之间的交互效应。

第五步是进行后续分析。

如果主要分析显示有显著的组间差异，则可以进行进一步的事后比较以确定哪些组之间有显著差异。

在“通用线性模型（GLM）”对话框中，选择“事后比较”选项卡，并选择适当的事后比较方法。

第六步是解释结果并报告分析结果。

通过主效应（主要因素的影响）和交互效应（不同因素之间的影响）来解读分析结果。

同时，也要包括各组之间的均值和差异的置信区间。

多因素方差分析在实际应用中有很多场景，比如在医学研究中，可以使用多因素方差分析来确定一些治疗对疾病的治疗效果；在教育研究中，可以使用多因素方差分析来确定不同教育方法对学生学习成绩的影响。

总之，SPSS提供了一个强大的工具来进行多因素方差分析。

通过遵循上述步骤，研究者可以在自己的数据集上进行多因素方差分析，并从中获取有关因素对结果变量的影响以及因素之间相互作用的重要信息。

《使用SPSS软件进行多因素方差分析》篇一一、引言在社会科学、医学、生物科学等众多领域中，我们常常需要探讨多个因素对某一结果变量的影响程度。

为了深入分析这些因素间的相互作用和差异，我们通常会采用多因素方差分析（Multivariate Analysis of Variance，MANOVA）方法。

本范文将介绍如何使用SPSS软件进行多因素方差分析，以及该方法的理论背景、适用情境、数据处理流程等。

二、理论背景多因素方差分析是一种统计学方法，旨在同时考察多个因素对某一结果变量的影响。

它通过对每个因素及各因素间交互作用进行假设检验，分析因素间是否存在显著差异，以及这种差异是否与结果变量相关。

SPSS软件提供了进行多因素方差分析的工具，使研究人员能够便捷地开展相关研究。

三、方法与材料本研究以某公司的销售数据为例，探讨销售人员技能、公司市场策略及客户满意度对销售业绩的影响。

研究假设包括：销售人员技能与市场策略、销售人员技能与客户满意度以及市场策略与客户满意度之间存在交互作用，共同影响销售业绩。

数据来源：某公司销售数据集，包括销售人员技能、市场策略、客户满意度和销售业绩等变量。

软件：SPSS软件（版本号：xxx）四、实验设计本实验采用多因素方差分析方法，以销售人员技能、市场策略和客户满意度为自变量，销售业绩为因变量。

首先，对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理等；然后，进行多因素方差分析，考察各因素及交互作用对销售业绩的影响；最后，根据分析结果得出结论。

五、数据分析与结果1. 数据预处理在SPSS软件中导入数据后，首先对数据进行描述性统计分析，了解数据的分布特征。

然后，对数据进行缺失值和异常值处理，确保数据质量。

2. 多因素方差分析在SPSS软件中，选择“Analyze”菜单下的“General Linear Model”选项，然后选择“Multivariate”进行多因素方差分析。

在分析过程中，需要设定因变量和自变量，以及交互项。

多因素方差分析SPSS的具体操作步骤步骤1：导入数据首先，打开SPSS软件，并导入包含需要进行方差分析的数据集。

可以通过"File"菜单中的"Open"选项或者使用快捷键"Ctrl+O"来打开数据文件。

步骤2：选择菜单接下来，选择"Analyze"菜单，然后选择"General Linear Model"子菜单中的"Univariate"选项。

这将打开"Univariate"对话框。

步骤3：设置变量在"Univariate"对话框中，将需要分析的因变量（Dependent Variable）拖放到"Dependent Variable"框中。

然后，将需要分析的自变量（Independent Variables）拖放到"Fixed Factors"框中。

步骤4：设置因素在"Univariate"对话框的"Options"选项卡中，单击"Model"按钮，打开"Model"对话框。

在该对话框中，将自变量按照其因素分类拖放到"Between-Subjects Factors"框中。

步骤5：进行分析在"Univariate"对话框的"Options"选项卡中，可以对方差分析的多个选项进行设置。

比如，可以选择是否计算非标准化残差（Univariate Tests of Between-Subject Effects）、是否计算偏差（Tests of Within-Subject Effects）、是否计算构造对比（Contrasts）等。

设置完相关选项后，单击"OK"按钮进行方差分析。

使用SPSS软件进行多因素方差分析多因素方差分析（ANOVA）是一种常用的统计分析方法，用于研究多个独立与自变量对因变量的影响程度。

SPSS软件是一款强大的数据分析工具，提供了多种统计方法，包括多因素方差分析。

本文将重点介绍如何，以及如何解读分析结果。

一、数据准备与导入在进行多因素方差分析之前，我们首先需要准备好要进行分析的数据，并将其导入到SPSS软件中。

SPSS软件支持各种数据格式的导入，包括Excel、CSV等。

在导入数据之后，可以使用SPSS软件的数据编辑功能进行必要的数据清洗与整理。

二、选择分析方法在SPSS软件中，多因素方差分析有两种不同的方法：多因素方差分析（逐步）和多因素方差分析（GLM）。

前者适用于符合方差齐性和正态分布要求的数据，而后者则没有这些限制。

根据实际情况选择适合的方法进行分析。

三、设置因素在进行多因素方差分析之前，需要设置自变量（因素）和因变量。

SPSS软件允许用户添加多个因素，并可以对每个因素进行设置。

例如，设置因素的水平数目、因素名称、因素标签等。

四、进行多因素方差分析设置因素之后，即可进行多因素方差分析。

在SPSS软件中，选择“分析”-“一般线性模型”-“多因素”进行分析。

进入多因素方差分析的参数设置界面后，依次选择因变量和自变量，并根据实际情况选择交互作用。

五、解读结果多因素方差分析完成后，SPSS软件会生成一系列分析结果。

这些结果包括效应大小（主效应和交互作用）、显著性检验结果（F值和P值）以及不同因素水平之间的差异（均值和置信区间）。

用户应该重点关注显著性检验结果，以判断因素是否对因变量产生显著影响。

六、结果可视化除了结果解读之外，SPSS软件还提供了数据可视化功能，可帮助用户更直观地理解分析结果。

用户可以通过绘制柱状图、折线图等图表，展示因变量在不同自变量水平之间的差异。

七、结果报告最后，用户可以根据分析结果编写一份详细的结果报告，对分析结果进行综合、客观地描述和解释。

《使用SPSS软件进行多因素方差分析》篇一一、引言多因素方差分析是一种统计分析方法，它通过考察多个因素及其交互作用对一个因变量的影响，以评估这些因素之间的关系。

随着科技和大数据的发展，越来越多的学者开始关注和采用这种统计分析方法。

本范文旨在详细阐述如何使用SPSS软件进行多因素方差分析。

二、方法本文将通过以下步骤进行多因素方差分析：1. 数据收集与整理：收集研究所需的数据，并进行整理，确保数据的准确性和完整性。

2. 导入SPSS软件：将数据导入SPSS软件中，以便进行后续的统计分析。

3. 描述性统计分析：对数据进行描述性统计分析，以了解数据的分布情况和基本特征。

4. 多因素方差分析：运用SPSS软件进行多因素方差分析，探讨多个因素对因变量的影响及其交互作用。

三、数据分析本部分以一个具体的研究案例为例，详细介绍如何使用SPSS 软件进行多因素方差分析。

1. 导入数据：将数据导入SPSS软件中，确保数据格式正确无误。

2. 描述性统计分析：对数据进行描述性统计分析，包括均值、标准差、最大值、最小值等统计量。

通过对数据的初步分析，我们可以了解数据的分布情况和基本特征。

3. 多因素方差分析：选择“Analyze”菜单中的“General Linear Model”选项，然后选择“Univariate”子选项进行多因素方差分析。

在设置中，选择因变量和自变量，以及需要进行交互的变量。

4. 结果解读：查看SPSS输出的结果，包括每个因素的均值、标准差、检验结果等。

通过结果解读，我们可以了解各因素对因变量的影响程度以及因素之间的交互作用。

四、结果与讨论根据SPSS软件输出的结果，我们可以得出以下结论：1. 各个因素对因变量的影响程度不同，其中某些因素的影响更为显著。

这表明在研究过程中需要重点关注这些因素。

2. 某些因素之间的交互作用对因变量的影响不可忽视。

这提示我们在研究过程中需要综合考虑各因素之间的相互作用。

3. 通过多因素方差分析，我们可以更全面地了解各因素对因变量的影响及其交互作用，为制定有效的研究策略提供依据。

《使用SPSS软件进行多因素方差分析》篇一一、引言在社会科学研究中，多因素方差分析是一种常用的统计方法，用于探究多个自变量对一个因变量的影响。

这种分析方法能够帮助研究者理解多个因素之间的交互作用，从而更准确地解释变量之间的关系。

本文将详细介绍如何使用SPSS软件进行多因素方差分析，并以一个实际研究为例进行演示。

二、研究背景与目的本研究以某公司员工的工作满意度为因变量，探讨工作压力、工作环境、薪资待遇等多个自变量对工作满意度的影响。

通过多因素方差分析，我们希望能够了解各个自变量对工作满意度的影响程度，以及它们之间的交互作用。

三、数据收集与整理在数据收集阶段，我们通过问卷调查的方式收集了某公司员工的个人信息、工作压力、工作环境、薪资待遇等相关数据。

在数据整理阶段，我们将所有数据录入SPSS软件，并进行必要的清洗和整理，以确保数据的准确性和可靠性。

四、SPSS软件操作步骤1. 打开SPSS软件，导入整理好的数据。

2. 在“分析”菜单中选择“一般线性模型”，然后选择“多元回归”。

3. 在弹出的对话框中，将因变量和自变量分别放入相应的框中。

4. 点击“模型”选项，选择“多因素”模型。

5. 点击“运行”按钮，等待SPSS软件进行计算。

五、结果分析1. 描述性统计结果：首先，我们可以查看描述性统计结果，了解各个变量的均值、标准差、最小值和最大值等基本信息。

2. 多因素方差分析结果：多因素方差分析结果主要包括主效应、交互效应以及各因素的P值和F值等。

我们可以根据这些结果判断各个自变量对因变量的影响程度，以及它们之间的交互作用是否显著。

3. 结果解读：根据多因素方差分析结果，我们可以得出以下结论：工作压力、工作环境和薪资待遇等因素对工作满意度均有显著影响；各因素之间的交互作用也可能对工作满意度产生影响；具体的影响程度和方向需要根据P值和F值等统计指标进行判断。

六、讨论与结论根据多因素方差分析结果，我们可以进一步讨论各个自变量对因变量的影响机制和原因。

SPSS如何实现多个因素的多重比较在统计分析中，当我们研究多个因素对结果变量的影响时，常常需要进行多重比较来确定不同因素之间是否存在显著差异。

SPSS 是一种功能强大的统计软件，可以帮助我们实现这种多重比较。

步骤1：创建数据集首先，我们需要在SPSS中创建一个包含所有变量的数据集。

确保变量在SPSS中的类型和测量水平正确，并在数据集中录入相应的数据。

步骤2：进行方差分析（ANOVA）接下来，我们需要进行方差分析来比较不同因素之间的差异是否显著。

在SPSS中，可以通过点击"分析"菜单，然后选择"一元方差分析"来进行方差分析。

在弹出的对话框中，将结果变量放入"因变量"框中，将因素变量放入"因子"框中，并设置其他相关参数。

步骤3：进行多重比较在进行方差分析后，SPSS会生成多个统计指标，包括组间差异的F值和p值。

为了进行多重比较，我们可以采取以下几种方法：LSD法（最小显著差异法）LSD法是最常用的多重比较方法之一。

它通过比较每两个组之间的平均值差异来确定是否存在显著差异。

在SPSS中，可以通过点击"分析"菜单，然后选择"比较手段"，再选择"LSD"来进行LSD 法的多重比较。

Bonferroni校正Bonferroni校正也是一种常用的多重比较方法，它通过将显著性水平除以进行比较的组数来校正p值。

在SPSS中，可以通过点击"分析"菜单，然后选择"比较手段"，再选择"Bonferroni"来进行Bonferroni校正的多重比较。

Tukey HSD法Tukey HSD法是另一种常用的多重比较方法，它通过比较每两个组之间的平均值差异，并根据样本大小和方差大小来确定是否存在显著差异。

在SPSS中，可以通过点击"分析"菜单，然后选择"比较手段"，再选择"Tukey"来进行Tukey HSD法的多重比较。

SPSS多元方差分析分析3种药品对2种疾病的疗效是否与性别有关，观测数据如下表。

试进行多元多因素方差分析，分析药品与性别对疗效的影响是否显著。

1. SPSS22.0的分析过程选择【分析】→【一般线性模型】→【多变量】将因子“疗效1”和“疗效2”放入因变量框，将药品和性别放入固定因子框。

并设置各类选项。

模型为默认选项，即“全因子”。

对比选项中对比方法更改为“差值”。

绘制设定中，将药品拖入水平轴，将性别拖入单图，点击添加按钮，绘制“药品*性别”轮廓图。

两两比较选项中，选择药品进行两两比较。

性别只有两个水平，无需再进行多重比较。

选项中选OVERALL，即全部因子，并选择方差齐性检验。

可以根据自己的需求选择输出描述性统计等指标。

2. 结果分析（1）误差方差等同性的Levene检验表疗效1和疗效2在各组总体方差相等。

（2）多元方差分析表多元反差分析药品与性别两个主效应他们的四种检验统计量结果都相同（sig都小于0.05），显著性p值分别0.000和0.013，说明药品与性别两个因素对疗效1和疗效2两个指标影响显著，单其交互作用的影响不显著，p值均大于0.05，说明药品与性别对两个指标的影响不存在协同作用。

（3）主体间效应的检验疗效1在药品与性别两个因素都有差别（p值分别为0.000和0.004），而疗效2只在药品上有差别（p值为0.000），在性别间没有显著性（p值0.056）。

药品与性别交互作用在疗效1和疗效2上都没有显著性。

（4）多重比较结果疗效1和疗效2在药物为1、2间没有显著性差异，而在1与3、2与3之间有显著性差异。

（5）两因素交互影响折线图估值边际均值图中的两条折线基本平行，说明疗效和药品的两因素交互作用均不显著。

⽅差分析的SPSS操作第五节⽅差分析的SPSS操作⼀、完全随机设计的单因素⽅差分析1．数据采⽤本章第⼆节所⽤的例1中的数据，在数据中定义⼀个group变量来表⽰五个不同的组，变量math表⽰学⽣的数学成绩。

数据输⼊格式如图6－3（为了节省空间，只显⽰部分数据的输⼊）：图6-3 单因素⽅差分析数据输⼊将上述数据⽂件保存为“6-6-1.sav”。

2．理论分析要⽐较不同组学⽣成绩平均值之间是否存在显著性差异，从上⾯数据来看，总共分了5个组，也就是说要解决⽐较多个组（两组以上）的平均数是否有显著的问题。

从要分析的数据来看，不同组学⽣成绩之间可看作相互独⽴，学⽣的成绩可以假设从总体上服从正态分布，在各组⽅差满⾜齐性的条件下，可以⽤单因素的⽅差分析来解决这⼀问题。

单因素⽅差分析不仅可以检验多组均值之间是否存在差异，同时还可进⼀步采取多种⽅法进⾏多重⽐较，发现存在差异的究竟是哪些均值。

3．单因素⽅差分析过程（1）主效应的检验假如我们现在想检验五组被试的数学成绩（math）的均值差异是否显著性，可依下列操作进⾏。

①单击主菜单Analyze/Compare Means/One-W ay Anova…，进⼊主对话框，请把math选⼊到因变量表列（Dependent list）中去，把group选⼊到因素（factor）中去，如图6-4所⽰：图6-4：One-Way Anova主对话框②对于⽅差分析，要求数据服从正态分布和不同组数据⽅差齐性，对于正态性的假设在后⾯⾮参数检验⼀章再具体介绍；One-Way Anova可以对数据进⾏⽅差齐性的检验，单击铵钮Options，进⼊它的主对话框，在Homogeneity-of-variance项上选中即可。

设置如下图6-5所⽰：图6-5：One-Way Anova的Options对话框点击Continue，返回主对话框。

③在主对话框中点击OK，得到单因素⽅差分析结果4．结果及解释（1）输出⽅差齐性检验结果Test of Homogeneity of VariancesMATHLevene Statistic df1 df2 Sig.1.238 4 35 .313上表结果显⽰，Levene⽅差齐性检验统计量的值为1.238，Sig=0.313>0.05，所以五个组的⽅差满⾜⽅差齐性的前提条件，如果不满⾜⽅差齐性的前提条件，后⾯⽅差分析计算F统计量的⽅法要稍微复杂，本章我们只考虑⽅差齐性条件满⾜的情况。

SPSS操作多因素方差分析实验题目：多因素方差分析实验类型：基本操作实验目的：掌握方差分析的基本原理及方法实验内容：某种果汁在不同地区的销售数据，调查人员统计了易拉罐包装和玻璃包装的饮料在三个地区的销售金额，利用多因素方差分析，分析销售地区和包装方式对销售金额的影响。

（1）试计算因变量在各个因素下的描述性统计量及在各个因素水平下的误差方差的Levene检验。

（2）对数据进行多因素方差分析，分析不同包装的和地区下的效果是否相同，及交互作用的效应是否显著。

实验步骤：步骤一：打开数据集，选择“分析”—“一般线性模型”—“单变量”，将操作框打开；步骤二：将“销售额”选为“因变量”，“包装形式”和“购物地区”选为“固定因子”，然后选择“选项”，将“描述统计”和“方差齐性检验”勾选。

得到描述性统计量和Levene检验，和主体间效应的结果。

实验结果：（1）试计算因变量在各个因素下的描述性统计量及在各个因素水平下的误差方差的Levene检验。

描述性统计量因变量:销售额包装形式购物地区均值标准偏差Ndime nsion1 易拉罐dimensio n2地区A 413.0657 90.86574 35地区B 440.9647 98.23860 120地区C 407.7747 69.33334 30总计430.3043 93.47877 185 玻璃瓶dimensio n2地区A 343.9763 100.47207 35地区B 361.7205 90.46076 102地区C 405.7269 80.57058 29总计365.6671 92.64058 166 总计dimensio n2地区A 378.5210 101.25839 70地区B 404.5552 102.48440 222地区C 406.7681 74.42114 59总计399.7352 98.40821 351描述性统计量的分析结果：在只考虑包装形式的情况下：易拉罐：均值=430.3043 ，标准偏差=93.47877玻璃瓶：均值=365.6671，标准偏差=92.64058在只考虑地区差异的情况下：地区A：均值=378.5210，标准偏差=101.25839地区B：均值=404.5552，标准偏差=102.4844地区C：均值=406.7681，标准偏差=74.42114由结果可知，在只考虑包装形式的情况下，采用易拉罐的形式进行销售额会有明显较高的销售额，且两种形式之间的偏差值相差不大，即采用易拉罐的形式进行销售会更有利于销售；在只考虑地区差异的情况下，三个地区之间在地区B 和地区C进行销售的销售额很接近，但是地区C的标准偏差明显比另外两个地区要小，所以建议应该在地区C加大销售力度。

大学经济管理学院学生实验报告实验课程名称：统计软件及应用专业工商管理班级学号姓名成绩实验地点实验性质：演示性 验证性综合性设计性实验项目名称方差分析（多因素方差分析）指导教师一、实验目的掌握利用SPSS 进行单因素方差分析、多因素方差分析的基本方法，并能够解释软件运行结果。

二、实验内容及步骤(包括实验案例及基本操作步骤)实验案例：为研究某商品在不同地区和不同日期的销售差异性，调查收集了以下日平均销售量数据。

销售量日期周一至周三周四至周五周末地区一5000 6000 4000 6000 8000 3000 4000 7000 5000地区二700080008000500050006000500060004000地区三300020004000600060005000800090006000（1）选择恰当的数据组织方式建立关于上述数据的SPSS数据文件。

在SPSS输入数据。

（2）利用多因素方差分析法，分析不同地区和不同日期对该商品的销售是否产生了显著影响。

1. 选择菜单Analyze，General Linear Model，Univariate;2. 指定观测变量销售额到Dependant Variable框中；3. 指定固定效应的控制变量到Fixed Factors框中，4. OK，得到分析结果。

（3）地区和日期是否对该商品的销售产生了交互影响？若没有显著的交互影响，则试建立非饱和模型进行分析，并与饱和模型进行对比。

三、实验结论(包括SPSS输出结果及分析解释)SPSS输出的多因素方差分析的饱和模型分析：表的第一列是对观测变量总变差分解的说明；第二列是观测变量变差分解的结果；第三列是自由度；第四列是方差；第五列是F检验统计量的观测值；第六列是检验统计量的概率P-值。

F日期，，F地区，F日期*地区概率P-值分别为0.254,0.313，0.000。

如果显著性水平α为0.05，由于F日期、，F地区大于显著性水平α，所以不应拒绝原假设，不同地区和不同日期对该商品没有显著性影响。