SPSS-单因素方差分析(ANOVA) 案例解析

S P S S-单因素方差分析(A N O V A)案例解析SPSS-单因素方差分析（ANOVA) 案例解析2011-08-30 11:10这几天一直在忙电信网上营业厅用户体验优化改版事情，今天将我最近学习SPSS单因素方差分析（ANOVA)分析，今天希望跟大家交流和分享一下：继续以上一期的样本为例，雌性老鼠和雄性老鼠，在注射毒素后，经过一段时间，观察鼠死亡和存活情况。

研究的问题是：老鼠在注射毒液后，死亡和存活情况，会不会跟性别有关？样本数据如下所示：（a代表雄性老鼠 b代表雌性老鼠 0代表死亡 1 代表着 tim 代表注射毒液后，经过多长时间，观察结果）点击“分析”——比较均值———单因素AVOVA, 如下所示：从上图可以看出，只有“两个变量”可选, 对于“组别（性别）”变量不可选，这里可能需要进行“转换”对数据重新进行编码，点击“转换”—“重新编码为不同变量” 将a,b"分别用8,9进行替换，得到如下结果”此时的8 代表a(雄性老鼠） 9代表b雌性老鼠，我们将“生存结局”变量移入“因变量列表框内，将“性别”移入“因子”框内，点击“两两比较”按钮，如下所示：“ 勾选“将定方差齐性”下面的 LSD 选项，和“未假定方差齐性”下面的Tamhane's T2选项点击继续点击“选项”按钮，如下所示：勾选“描述性”和“方差同质检验” 以及均值图等选项，得到如下结果：结果分析：方差齐性检验结果，“显著性”为0，由于显著性0<0.05 所以，方差齐性不相等，在一般情况下，不能够进行方差分析但是对于SPSS来说，即使方差齐性不相等，还是可以进行方差分析的，由于此样本组少于三组，不能够进行多重样本对比从结果来看“单因素ANOVA” 分析结果，显著性0.098，由于0.098>0.05 所以以得出结论：生存结局受性别的影响不显著很多人，对这个结果可能存在疑虑，下面我们来进一步进行论证，由于“方差齐性不相等”下我们来进行“非参数检验”检验结果如下所示：（此处采用的是“Kruskal-Wallis "检验方法通过“Kruskal-Wallis ”检验方法，我们得出“sig=0.098"跟我们先前分析的结果一样，都0.098，事实得到论证。

SPSS中的单因素方差分析（One-Way Anova）SPSS中的单因素方差分析(One-Way Anova) 一、基本原理单因素方差分析也即一维方差分析，是检验由单一因素影响的多组样本某因变量的均值是否有显著差异的问题，如各组之间有显著差异，说明这个因素(分类变量)对因变量是有显著影响的，因素的不同水平会影响到因变量的取值。

二、实验工具SPSS for Windows三、试验方法例:某灯泡厂用四种不同配料方案制成的灯丝(filament)，生产了四批灯泡。

在每批灯泡中随机地抽取若干个灯泡测其使用寿命(单位:小时hours)，数据列于下表，现在想知道，对于这四种灯丝生产的灯泡，其使用寿命有无显著差异。

灯泡 1 2 3 4 5 6 7 8 灯丝甲 1600 1610 1650 1680 1700 1700 1780乙 1500 1640 1400 1700 1750丙 1640 1550 1600 1620 1640 1600 1740 1800丁 1510 1520 1530 1570 1640 1680 四、不使用选择项操作步骤(1)在数据窗建立数据文件，定义两个变量并输入数据，这两个变量是:filament变量，数值型，取值1、2、3、4分别代表甲、乙、丙、丁，格式为F1.0，标签为“灯丝”。

Hours变量，数值型，其值为灯泡的使用寿命，单位是小时，格式为F4.0，标签为“灯泡使用寿命”。

(2)按Analyze，然后Compared Means，然后One-Way Anova的顺序单击，打开“单因素方差分析”主对话框。

(3)从左边源变量框中选取变量hours，然后按向右箭头，所选去的变量hours 即进入Dependent List框中。

(4)从左边源变量框中选取变量filament，然后按向右箭头，所选取的变量folament即进入Factor框中。

(5)在主对话框中，单击“OK”提交进行。

SPSS中的单因素方差分析一、大体原理单因素方差分析也即一维方差分析，是查验由单一因素阻碍的多组样本某因变量的均值是不是有显著不同的问题，如各组之间有显著差异，说明那个因素（分类变量）对因变量是有显著阻碍的，因素的不同水平会阻碍到因变量的取值。

二、实验工具SPSS for Windows 三、实验方式例：某灯泡厂用四种不同配料方案制成的灯丝（filament），生产了四批灯泡。

在每批灯泡中随机地抽取假设干个灯泡测其利用寿命（单位：小时hours），数据列于下表，此刻想明白，关于这四种灯丝生产的灯泡，其利用寿命有无显著不同。

灯泡灯丝1 2 3 4 5 6 7 8 甲1600 1610 1650 1680 1700 1700 1780 乙1500 1640 1400 1700 1750 丙1640 1550 1600 1620 1640 1600 1740 1800 丁1510 1520 1530 1570 1640 1680 四、不利用选择项操作步骤（1）在数据窗成立数据文件，概念两个变量并输入数据，这两个变量是：filament 变量，数值型，取值一、二、3、4 别离代表甲、乙、丙、丁，格式为F1.0，标签为“灯丝”。

Hours 变量，数值型，其值为灯泡的利用寿命，单位是小时，格式为F4.0，标签为“灯泡利用寿命”。

（2）按Analyze，然后Compared Means，然后One-Way Anova 的顺序单击，打开“单因素方差分析”主对话框。

（3）从左侧源变量框当选取变量hours，然后按向右箭头，所选去的变量hours 即进入Dependent List 框中。

（4）从左侧源变量框当选取变量filament，然后按向右箭头，所选取的变量folament 即进入Factor 框中。

（5）在主对话框中，单击“OK”提交进行。

五、输出结果及分析灯泡利用寿命的单因素方差分析结果ANQVA Sun of Squares df Mean Square F Sig Between Groups 39776.46 3 13258.819 1.638 .209 Within Groups 178088.9 22 8094.951 Total 217865.4 25 该表各部份说明如下：第一列：方差来源，Between Groups 是组间变差，Within Groups 是组内变差，Total 是总变差。

SPSS——单因素方差分析来源：李大伟的日志单因素方差分析单因素方差分析也称作一维方差分析。

它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。

还可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析，即进行均值的多重比较。

One-Way ANOVA过程要求因变量属于正态分布总体。

如果因变量的分布明显的是非正态，不能使用该过程，而应该使用非参数分析过程。

如果几个因变量之间彼此不独立，应该用Repeated Measure 过程。

[例子]调查不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫的数量，数据如表1-1所示。

表1-1 不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫数数据保存在“data1.sav”文件中，变量格式如图1-1。

图1-1分析水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性是否存在显著性差异。

1）准备分析数据在数据编辑窗口中输入数据。

建立因变量“幼虫”和因素水平变量“品种”，然后输入对应的数值，如图1-1所示。

或者打开已存在的数据文件“data1.sav”。

2）启动分析过程点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“Compare Means”项，在右拉式菜单中点击“0ne-Way ANOVA”项，系统打开单因素方差分析设置窗口如图1-2。

图1-2 单因素方差分析窗口3）设置分析变量因变量:选择一个或多个因子变量进入“Dependent List”框中。

本例选择“幼虫”。

因素变量:选择一个因素变量进入“Factor”框中。

本例选择“品种”。

4）设置多项式比较单击“Contrasts”按钮，将打开如图1-3所示的对话框。

该对话框用于设置均值的多项式比较。

图1-3 “Contrasts”对话框定义多项式的步骤为：均值的多项式比较是包括两个或更多个均值的比较。

例如图1-3中显示的是要求计算“1.1×mean1-1×mean2”的值，检验的假设H0：第一组均值的1.1倍与第二组的均值相等。

SPSS——单因素方差分析来源：李大伟的日志单因素方差分析单因素方差分析也称作一维方差分析。

它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。

还可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析，即进行均值的多重比较。

One-Way ANOVA过程要求因变量属于正态分布总体。

如果因变量的分布明显的是非正态，不能使用该过程，而应该使用非参数分析过程。

如果几个因变量之间彼此不独立，应该用Repeated Measure 过程。

[例子]调查不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫的数量，数据如表1-1所示。

表1-1 不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫数数据保存在“data1.sav”文件中，变量格式如图1-1。

图1-1分析水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性是否存在显著性差异。

1）准备分析数据在数据编辑窗口中输入数据。

建立因变量“幼虫”和因素水平变量“品种”，然后输入对应的数值，如图1-1所示。

或者打开已存在的数据文件“data1.sav”。

2）启动分析过程点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“Compare Means”项，在右拉式菜单中点击“0ne-Way ANOVA”项，系统打开单因素方差分析设置窗口如图1-2。

图1-2 单因素方差分析窗口3）设置分析变量因变量:选择一个或多个因子变量进入“Dependent List”框中。

本例选择“幼虫”。

因素变量:选择一个因素变量进入“Factor”框中。

本例选择“品种”。

4）设置多项式比较单击“Contrasts”按钮，将打开如图1-3所示的对话框。

该对话框用于设置均值的多项式比较。

图1-3 “Contrasts”对话框定义多项式的步骤为：均值的多项式比较是包括两个或更多个均值的比较。

例如图1-3中显示的是要求计算“1.1×mean1-1×mean2”的值，检验的假设H0：第一组均值的1.1倍与第二组的均值相等。

SPSS——单因素方差分析来源：李大伟的日志单因素方差分析单因素方差分析也称作一维方差分析。

它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。

还可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析，即进行均值的多重比较。

One-Way ANOVA过程要求因变量属于正态分布总体。

如果因变量的分布明显的是非正态，不能使用该过程，而应该使用非参数分析过程。

如果几个因变量之间彼此不独立，应该用Repeated Measure 过程。

[例子]调查不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫的数量，数据如表1-1所示。

表1-1 不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫数数据保存在“data1.sav”文件中，变量格式如图1-1。

图1-1分析水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性是否存在显著性差异。

1）准备分析数据在数据编辑窗口中输入数据。

建立因变量“幼虫”和因素水平变量“品种”，然后输入对应的数值，如图1-1所示。

或者打开已存在的数据文件“data1.sav”。

2）启动分析过程点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“Compare Means”项，在右拉式菜单中点击“0ne-Way ANOVA”项，系统打开单因素方差分析设置窗口如图1-2。

图1-2 单因素方差分析窗口3）设置分析变量因变量:选择一个或多个因子变量进入“Dependent List”框中。

本例选择“幼虫”。

因素变量:选择一个因素变量进入“Factor”框中。

本例选择“品种”。

4）设置多项式比较单击“Contrasts”按钮，将打开如图1-3所示的对话框。

该对话框用于设置均值的多项式比较。

图1-3 “Contrasts”对话框定义多项式的步骤为：均值的多项式比较是包括两个或更多个均值的比较。

例如图1-3中显示的是要求计算“1.1×mean1-1×mean2”的值，检验的假设H0：第一组均值的1.1倍与第二组的均值相等。

第一题：data0706-nutrition为地衣(lichen)、树叶成叶和嫩叶的蛋白质和可溶性碳水化合物(water soluble carbohydrate)的含量，先分析三者之间蛋白质的含量有无差异？如果有差异，具体是怎么差异的？再可溶性碳水化合物的含量有无差异？如果有差异，具体怎么差异？（1）地衣(lichen)、树叶成叶和嫩叶的蛋白质的含量差异分析；第一步：导出变量items和protein，以便删除protein中缺失数据。

第二步：打开导出数据data0706-nutrition1，先排序，然后删除缺失数据。

第三步：对data0706-nutrition1数据的正态性、异常值和极值、方差齐性进行检验，对数据做一个检查，Analyze->Descriptive Statistics->Explore；首先：如上图，把要检验的变量protein送入Dependent List，把分组变量（因素变量）items送入Factor List。

其次：如下图，点击Plots打开：选择Factor Levels together、Stem-and-leaf、Histogram、Normality plots with tests，下方Spread vs Level with Levene Test可以提供方差齐性的检验，选择Untransformed（不对数据进行转换）。

输出结果：第一组是尽管sig=0.935，但由于样本数太小，正态一般；第二组正态性不好。

第三组中，p较小，也只是近似正态。

基于平均数的计算(Based on Mean)，各组方差有差异(p=0.044)。

由直方图可以看出，在第二组和第三组存在一些极值，数据分布不均匀，连续性不好。

由茎叶图可知，第二组和第三组分别存在4个，3个极值。

由qq图和QQ图不能得到一些较有用的信息，因为正态性之前已经判断。

箱图并与茎叶图一致，在第二组标识了4个异常值，第三组标识了3个异常值。

S P S S-单因素方差分析(A N O V A)案例解析SPSS-单因素方差分析（ANOVA) 案例解析2011-08-30 11:10这几天一直在忙电信网上营业厅用户体验优化改版事情，今天将我最近学习SPSS单因素方差分析（ANOVA)分析，今天希望跟大家交流和分享一下：继续以上一期的样本为例，雌性老鼠和雄性老鼠，在注射毒素后，经过一段时间，观察鼠死亡和存活情况。

研究的问题是：老鼠在注射毒液后，死亡和存活情况，会不会跟性别有关？样本数据如下所示：（a代表雄性老鼠 b代表雌性老鼠 0代表死亡 1 代表活着 tim 代表注射毒液后，经过多长时间，观察结果）点击“分析”——比较均值———单因素AVOVA,如下所示：从上图可以看出，只有“两个变量”可选,对于“组别（性别）”变量不可选，这里可能需进行“转换”对数据重新进行编码，点击“转换”—“重新编码为不同变量”将a,b"分别用8,9进行替换，得到如下结果”此时的8 代表a(雄性老鼠） 9代表b雌性老鼠，我们将“生存结局”变量移入“因变量列表”内，将“性别”移入“因子”框内，点击“两两比较”按钮，如下所示：“勾选“将定方差齐性”下面的 LSD 选项，和“未假定方差齐性”下面的Tamhane's T2选项点击继续点击“选项”按钮，如下所示：勾选“描述性”和“方差同质检验”以及均值图等选项，得到如下结果：结果分析：方差齐性检验结果，“显著性”为0，由于显著性0<0.05 所以，方差齐性不相等，一般情况下，不能够进行方差分析但是对于SPSS来说，即使方差齐性不相等，还是可以进行方差分析的，由于此样本组少于三组，不能够进行多重样本对比从结果来看“单因素 ANOVA”分析结果，显著性0.098，由于0.098>0.05所可以得出结论：生存结局受性别的影响不显著很多人，对这个结果可能存在疑虑，下面我们来进一步进行论证，由于“方差齐性不相等”下我们来进行“非参数检验”检验结果如下所示：（此处采用的是“Kruskal-Wallis "检验方法）通过“Kruskal-Wallis ”检验方法，我们得出“sig=0.098"跟我们先前分析的结果一样，都是0.098，事实得到论证。

SPSS中的单因素方差分析（One-Way Anova）SPSS中的单因素方差分析(One-Way Anova) 一、基本原理单因素方差分析也即一维方差分析，是检验由单一因素影响的多组样本某因变量的均值是否有显著差异的问题，如各组之间有显著差异，说明这个因素(分类变量)对因变量是有显著影响的，因素的不同水平会影响到因变量的取值。

二、实验工具SPSS for Windows三、试验方法例:某灯泡厂用四种不同配料方案制成的灯丝(filament)，生产了四批灯泡。

在每批灯泡中随机地抽取若干个灯泡测其使用寿命(单位:小时hours)，数据列于下表，现在想知道，对于这四种灯丝生产的灯泡，其使用寿命有无显著差异。

灯泡 1 2 3 4 5 6 7 8 灯丝甲 1600 1610 1650 1680 1700 1700 1780乙 1500 1640 1400 1700 1750丙 1640 1550 1600 1620 1640 1600 1740 1800丁 1510 1520 1530 1570 1640 1680 四、不使用选择项操作步骤(1)在数据窗建立数据文件，定义两个变量并输入数据，这两个变量是:filament变量，数值型，取值1、2、3、4分别代表甲、乙、丙、丁，格式为F1.0，标签为“灯丝”。

Hours变量，数值型，其值为灯泡的使用寿命，单位是小时，格式为F4.0，标签为“灯泡使用寿命”。

(2)按Analyze，然后Compared Means，然后One-Way Anova的顺序单击，打开“单因素方差分析”主对话框。

(3)从左边源变量框中选取变量hours，然后按向右箭头，所选去的变量hours 即进入Dependent List框中。

(4)从左边源变量框中选取变量filament，然后按向右箭头，所选取的变量folament即进入Factor框中。

(5)在主对话框中，单击“OK”提交进行。

第一题：data0706-nutrition为地衣(lichen)、树叶成叶和嫩叶的蛋白质和可溶性碳水化合物(water soluble carbohydrate)的含量，先分析三者之间蛋白质的含量有无差异？如果有差异，具体是怎么差异的？再可溶性碳水化合物的含量有无差异？如果有差异，具体怎么差异？（1）地衣(lichen)、树叶成叶和嫩叶的蛋白质的含量差异分析；第一步：导出变量items和protein，以便删除protein中缺失数据。

第二步：打开导出数据data0706-nutrition1，先排序，然后删除缺失数据。

第三步：对data0706-nutrition1数据的正态性、异常值和极值、方差齐性进行检验，对数据做一个检查，Analyze->Descriptive Statistics->Explore；首先：如上图，把要检验的变量protein送入Dependent List，把分组变量（因素变量）items送入Factor List。

其次：如下图，点击Plots打开：选择Factor Levels together、Stem-and-leaf、Histogram、Normality plots with tests，下方Spread vs Level with Levene Test可以提供方差齐性的检验，选择Untransformed（不对数据进行转换）。

输出结果：第一组是尽管sig=0.935，但由于样本数太小，正态一般；第二组正态性不好。

第三组中，p较小，也只是近似正态。

基于平均数的计算(Based on Mean)，各组方差有差异(p=0.044)。

由直方图可以看出，在第二组和第三组存在一些极值，数据分布不均匀，连续性不好。

由茎叶图可知，第二组和第三组分别存在4个，3个极值。

由qq图和QQ图不能得到一些较有用的信息，因为正态性之前已经判断。

箱图并与茎叶图一致，在第二组标识了4个异常值，第三组标识了3个异常值。

SPSS软件单因素方差分析的应用SPSS软件单因素方差分析的应用方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA）是一种常用的统计分析方法，用于比较不同组之间的均值差异。

在SPSS软件中，通过进行单因素方差分析，可以帮助研究人员进行多组数据的比较，进而得出科学结论。

本文将介绍SPSS软件单因素方差分析的应用，并从实例中具体说明其操作步骤和结果解读。

一、SPSS软件单因素方差分析的操作步骤：1. 打开SPSS软件后，点击菜单栏中的"分析"（Analyze），再选择"比较手段"（Compare Means）中的"单因素方差"（One-Way ANOVA）。

2. 在"单因素方差"对话框中，将需要分析的变量移至“依赖变量”（Dependent List）栏目中，同时将用来分组的自变量移至“因素”（Factor）栏目中。

3. 点击"选项"（Options）按钮，可以设置进一步的分析选项，如是否输出描述统计、事后比较和效应大小等。

4. 点击"确定"（OK）按钮即可完成单因素方差分析。

二、实例分析：为了演示SPSS软件单因素方差分析在实际问题中的应用，假设一个心理学实验中，研究人员针对不同音乐类型对人的情绪变化进行了观察。

他们选择了三种不同类型的音乐，分别为古典音乐、摇滚音乐和爵士音乐，并邀请了30名受试者参与实验。

每位受试者在听完各种音乐后，需要完成一份情绪评价问卷，得分越高表示情绪变化越大。

下面我们通过SPSS软件进行单因素方差分析，来比较不同音乐类型对情绪变化的影响。

1. 打开SPSS软件，并按照上述步骤进行操作。

将受试者的情绪评分作为依赖变量，音乐类型作为因素，结果如下图所示：2. 点击“确定”后，SPSS软件会自动输出单因素方差分析的结果。

我们可以注意到，在Output窗口的“单因素方差”表格中，有三个基本的统计量：组间平方和（Between Groups Sum of Squares）、组内平方和（Within Groups Sum of Squares）和总平方和（Total Sum of Squares）。

SPSS-单因素方差分析（ANOVA)案例解析2011-08-30 11:10这几天一直在忙电信网上营业厅用户体验优化改版事情，今天将我最近学习SPSS单因素方差分析（ANOVA分) 析，今天希望跟大家交流和分享一下：继续以上一期的样本为例，雌性老鼠和雄性老鼠，在注射毒素后，经过一段时间，观察老鼠死亡和存活情况。

研究的问题是：老鼠在注射毒液后，死亡和存活情况，会不会跟性别有关？样本数据如下所示：（a 代表雄性老鼠 b 代表雌性老鼠0 代表死亡 1 代表活着tim 代表注射毒液后，经过多长时间，观察结果）点击“分析”——比较均值———单因素AVOVA, 如下所示：从上图可以看出，只有“两个变量”可选, 对于“组别（性别）”变量不可选，这里可能需要进行“转换”对数据重新进行编码，点击“转换”—“重新编码为不同变量”将a,b" 分别用8,9 进行替换，得到如下结果”此时的8 代表a(雄性老鼠）9 代表b 雌性老鼠，我们将“生存结局”变量移入“因变量列表”框内，将“性别”移入“因子”框内，点击“两两比较”按钮，如下所示：“勾选“将定方差齐性”下面的LSD 选项，和“未假定方差齐性”下面的Tamhane's T2 选项点击继续点击“选项”按钮，如下所示：勾选“描述性”和“方差同质检验”以及均值图等选项，得到如下结果：结果分析：方差齐性检验结果，“显著性”为0，由于显著性0<0.05 所以，方差齐性不相等，在一般情况下，不能够进行方差分析但是对于SPSS来说，即使方差齐性不相等，还是可以进行方差分析的，由于此样本组少于三组，不能够进行多重样本对比从结果来看“单因素ANOV”A 分析结果，显著性0.098，由于0.098>0.05 所以可以得出结论：生存结局受性别的影响不显著很多人，对这个结果可能存在疑虑，下面我们来进一步进行论证，由于“方差齐性不相等”下面我们来进行“非参数检验”检验结果如下所示：（此处采用的是“Kruskal -Wallis " 检验方法）通过“Kruskal - Wallis ”检验方法，我们得出“sig=0.098" 跟我们先前分析的结果一样，都是0.098，事实得到论证。

SPSS——单因素方差分析来源：李大伟的日志单因素方差分析单因素方差分析也称作一维方差分析。

它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。

还可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析，即进行均值的多重比较。

One-Way ANOVA过程要求因变量属于正态分布总体。

如果因变量的分布明显的是非正态，不能使用该过程，而应该使用非参数分析过程。

如果几个因变量之间彼此不独立，应该用Repeated Measure过程。

[例子]调查不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫的数量，数据如表1-1所示。

表1-1 不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫数数据保存在“data1.sav”文件中，变量格式如图1-1。

图1-1分析水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性是否存在显著性差异。

1）准备分析数据在数据编辑窗口中输入数据。

建立因变量“幼虫”和因素水平变量“品种”，然后输入对应的数值，如图1-1所示。

或者打开已存在的数据文件“data1.sav”。

2）启动分析过程点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“Compare Means”项，在右拉式菜单中点击“0ne-Way ANOVA”项，系统打开单因素方差分析设置窗口如图1-2。

图1-2 单因素方差分析窗口3）设置分析变量因变量:选择一个或多个因子变量进入“Dependent List”框中。

本例选择“幼虫”。

因素变量:选择一个因素变量进入“Factor”框中。

本例选择“品种”。

4）设置多项式比较单击“Contrasts”按钮，将打开如图1-3所示的对话框。

该对话框用于设置均值的多项式比较。

图1-3 “Contrasts”对话框定义多项式的步骤为：均值的多项式比较是包括两个或更多个均值的比较。

例如图1-3中显示的是要求计算“1.1×mean1-1×mean2”的值，检验的假设H0：第一组均值的1.1倍与第二组的均值相等。

SPSS中的单因素方差分析（One-Way Anova）SPSS中的单因素方差分析(One-Way Anova) 一、基本原理单因素方差分析也即一维方差分析，是检验由单一因素影响的多组样本某因变量的均值是否有显著差异的问题，如各组之间有显著差异，说明这个因素(分类变量)对因变量是有显著影响的，因素的不同水平会影响到因变量的取值。

二、实验工具SPSS for Windows三、试验方法例:某灯泡厂用四种不同配料方案制成的灯丝(filament)，生产了四批灯泡。

在每批灯泡中随机地抽取若干个灯泡测其使用寿命(单位:小时hours)，数据列于下表，现在想知道，对于这四种灯丝生产的灯泡，其使用寿命有无显著差异。

灯泡 1 2 3 4 5 6 7 8 灯丝甲 1600 1610 1650 1680 1700 1700 1780乙 1500 1640 1400 1700 1750丙 1640 1550 1600 1620 1640 1600 1740 1800丁 1510 1520 1530 1570 1640 1680 四、不使用选择项操作步骤(1)在数据窗建立数据文件，定义两个变量并输入数据，这两个变量是:filament变量，数值型，取值1、2、3、4分别代表甲、乙、丙、丁，格式为F1.0，标签为“灯丝”。

Hours变量，数值型，其值为灯泡的使用寿命，单位是小时，格式为F4.0，标签为“灯泡使用寿命”。

(2)按Analyze，然后Compared Means，然后One-Way Anova的顺序单击，打开“单因素方差分析”主对话框。

(3)从左边源变量框中选取变量hours，然后按向右箭头，所选去的变量hours 即进入Dependent List框中。

(4)从左边源变量框中选取变量filament，然后按向右箭头，所选取的变量folament即进入Factor框中。

(5)在主对话框中，单击“OK”提交进行。

spss——单因素方差分析详解单因素方差分析（One-way ANOVA）是一种常用的统计分析方法，主要用于检验三组及以上比较组间的平均效用或者差异的显著性。

比如在营养学领域，研究者所设计的试验中，为比较不同饮食组或者不同饮食组之间的表现是否有差异，就需要使用单因素方差分析。

单因素方差分析是一种能够同时研究多个组间变量的有效统计方法，是作者们对我们生活中存在的各种复杂变量间关系的研究重要工具。

一般来讲，单因素方差分析可分为三大部分：试验设计、数据分析及统计结果解读。

首先，根据要研究的主题，制定有效的研究设计，设计所需的变量个数、样本量、实验条件等。

然后，使用SPSS对研究对象所收集的数据进行格式化处理，计算出每个自变量的描述统计数据，检验数据正态分布性，执行单因素方差分析，获得统计结果。

由于分析的是多个组间的等位变量，因此，单因素Anova的统计结果由F检验和p值组成。

F检验是用来检验组间平均效用是否有显著差异，p值指示了实际的组间差异与理论值的差异的程度，在特定阈值（0.05一般，也可以设定为0.01）下，结果才真正有统计学上的显著性。

最后，我们要对得出的统计结果进行深入、细致的解释和科学讨论。

比如在饮食研究中，以单因素方差分析的结果，研究者可以更进一步得出不同饮食组或者不同饮食组之间有何差异和显著性，分析出不同饮食因素对健康的影响，探讨在这些变量间的相互关系和影响，从而提供有效的饮食预防和控制措施。

综上所述，单因素方差分析是一种实用且方便的统计分析方法，在实验研究中可对不同变量间的组间差异及关联性进行客观的检测。

同时，我们也应该注意，在做单因素方差分析时，要提前衡量每个变量的假设分布，并正确获取检验统计值，以及将统计结果中的F检验和p值结合起来，客观分析得到的结果。

SPSS-单因素方差分析（ANOVA)案例解析2011-08-30 11:10这几天一直在忙电信网上营业厅用户体验优化改版事情，今天将我最近学习SPSS单因素方差分析（ANOVA分) 析，今天希望跟大家交流和分享一下：继续以上一期的样本为例，雌性老鼠和雄性老鼠，在注射毒素后，经过一段时间，观察老鼠死亡和存活情况。

研究的问题是：老鼠在注射毒液后，死亡和存活情况，会不会跟性别有关？样本数据如下所示：（a 代表雄性老鼠 b 代表雌性老鼠0 代表死亡 1 代表活着tim 代表注射毒液后，经过多长时间，观察结果）点击“分析”——比较均值———单因素AVOVA, 如下所示：从上图可以看出，只有“两个变量”可选, 对于“组别（性别）”变量不可选，这里可能需要进行“转换”对数据重新进行编码，点击“转换”—“重新编码为不同变量”将a,b" 分别用8,9 进行替换，得到如下结果”此时的8 代表a(雄性老鼠）9 代表b 雌性老鼠，我们将“生存结局”变量移入“因变量列表”框内，将“性别”移入“因子”框内，点击“两两比较”按钮，如下所示：“勾选“将定方差齐性”下面的LSD 选项，和“未假定方差齐性”下面的Tamhane's T2 选项点击继续点击“选项”按钮，如下所示：勾选“描述性”和“方差同质检验”以及均值图等选项，得到如下结果：结果分析：方差齐性检验结果，“显著性”为0，由于显著性0<0.05 所以，方差齐性不相等，在一般情况下，不能够进行方差分析但是对于SPSS来说，即使方差齐性不相等，还是可以进行方差分析的，由于此样本组少于三组，不能够进行多重样本对比从结果来看“单因素ANOV”A 分析结果，显著性0.098，由于0.098>0.05 所以可以得出结论：生存结局受性别的影响不显著很多人，对这个结果可能存在疑虑，下面我们来进一步进行论证，由于“方差齐性不相等”下面我们来进行“非参数检验”检验结果如下所示：（此处采用的是“Kruskal -Wallis " 检验方法）通过“Kruskal - Wallis ”检验方法，我们得出“sig=0.098" 跟我们先前分析的结果一样，都是0.098，事实得到论证。