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。
单因素分析的spss操作
在SPSS中进行单因素分析的操作步骤如下：
1. 打开SPSS软件并加载数据集。
2. 选择菜单栏中的“分析”（Analyze）选项，并从下拉菜单中选择“比较均值”（Compare Means）。
3. 在弹出的子菜单中选择“独立样本T检验”（Independent-Samples T Test）或“单因素方差分析”（One-Way ANOVA），具体选择哪一种方法根据数据类型来决定。
4. 将需要进行分析的变量从“因素”的文本框中移动到“因素”框中，或将其从“因素”框中移除，具体操作根据需要来决定。
5. 点击“选项”（Options）按钮，根据需要选择不同的选项，如描述统计数据、置信区间、效应大小等。
6. 点击“确定”（OK）按钮，开始进行单因素分析。
7. SPSS将生成分析结果的输出窗口，其中包括各种统计指标，如均值、标准差、频数等，并进行相关的统计检验。
8. 可以利用SPSS提供的图表功能，如直方图、箱线图等，对数据进行可视化分析。
以上是在SPSS中进行单因素分析的一般步骤。
具体操作方法可能因SPSS版本的不同而略有差异，也可以根据数据类型和分析需求来调整具体的参数设置。
单因素方差分析，我见过的最详细SPSS教程一、问题与数据有研究者认为，体力活动较多的人能更好地应对职场的压力。
为了验证这一理论，某研究招募了31名受试者，测量了他们每周进行体力活动的时间(分钟)，以及应对职场压力的能力。
根据体力活动的时间数，受试者被分为4组：久坐组、低、中、高体力活动组，变量名为group。
利用Likert量表调查的总得分来评估应对职场压力的能力，分数越高，表明应对职场压力的能力越强，变量名为coping_stress。
应对职场压力的能力，可以简写为CWWS 得分。
研究者想知道，CWWS得分的高低是否取决于体力活动的时间，即coping_stress变量的平均得分是否随着group变量的不同而不同（部分数据如下图）？二、对问题的分析研究者想分析不同group间的coping_stress得分差异，可以采用单因素方差分析。
单因素方差分析适用于2种类型的研究设计：1）判断3个及以上独立的组间均数是否存在差异；2）判断前后变化的差值是否存在差异。
使用单因素方差分析时，需要考虑6个假设。
假设1：因变量为连续变量；假设2：有一个包含2个及以上分类、且组别间相互独立的自变量；假设3：每组间和组内的观测值相互独立；假设4：每组内没有明显异常值；假设5：每组内因变量符合正态分布；假设6：进行方差齐性检验，观察每组的方差是否相等。
那么进行单因素方差分析时，如何考虑和处理这6个假设呢？三、思维导图(点击图片可查看大图) 四、对假设的判断1. 假设1：因变量为连续变量；假设2：有一个包含2个及以上分类、且组别间相独立的自变量；假设3：每组间及组内的观测值相互独立。
和研究设计有关，需根据实际情况判断。
2. 假设4：每组内没有明显异常值。
如果某个组别中的某些因变量取值和其他值相比特别大或者特别小，则称之为异常值。
异常值会影响该组的均数和标准差，因此会对最终的统计检验结果产生很大的负面影响。
对于小样本研究，异常值的影响尤其显著，必须检查每组内是否存在明显异常值。
简单教程011.相关配套数据已经上传百度文库：2.配套软件SPSS 17.0 已经上传百度文库；百度文库搜索“SPSS简单教程配套数据及软件_chenxy”百度云盘链接；1 SSPS基本操作命令 (2)1.1 排序命令 (2)1.2 画学历的直方图SSPS命令 (2)1.3 画全体职工的各种图形SSPS命令 (2)1.4 成绩排序SSPS命令 (3)2 方差分析 (4)2.1 单因素方差分析（产量，品种，区组） (4)2.2 无交互的双因素方差分析 (10)2.3 有交互的双因素方差分析 (12)2.4.1 无交互作用的多因素方差分析 (15)2.4.2 有交互作用的多因素方差分析 (17)1 SSPS基本操作命令1.1 排序命令30分提醒SSPS 操作步骤对单价进行排序1.在Variable窗口定义变量（单机原则：对什么变量排序，就先定义什么变量刻度级( Scale )：定义的变量的具体表现，能够用数字表示，且可以做加减乘除四则运算序次级( Ordinal )：用文字描述，且能比较大小名义级( Nominal )：不能用数字描述，也不能比较大小，地位平等2.在Data View窗口录入该变量数据3.对单价排序，依次点击Data -> Sort cases ( 默认选择添加指定排序变量于右侧输入框Sort by )，选择升序Ascending 或者降序Descending 点击OK1.2 画学历的直方图SSPS命令1.在Variable View窗口定义有用的变量学历和频次2.对学历做变量值标签values 在弹出窗口中点击该行对应列values处单元格；进入Values Label窗口，在光标闪烁处Value录入1-.....-5 下面Label空白处录入小学-.....-研究生（两者一一对应），回车或者点击add键3.指定频次为加权变量，依次点击Data-> Weight Cases 勾选weight case by 并添加右侧频次变量4.对学历画直方图4.1 依次点击Analyze ->Description ->Frequencies 在Frequencies 窗口，添加学历于右侧窗口，点击右侧charts 选择需要的图形(Histogram) 并通过是否勾选with normal curve判定是否需要在直方图上添加额外曲线图4.2 依次点击Analyze -> Description -> Explore 进入右侧depdentlist 录入学历点击右侧plots 进入该窗口,左侧箱型图(BoxPlots)勾选none，右侧Descriptive窗口勾选Histogram 直方图；1.3 画全体职工的各种图形SSPS命令第一种方法：1. 在Variable窗口中定义变量（工人人数，干部人数，人均月收入），对于区间数据处理可以①作标签，②也可以人均收入录入中值；2. 根据已存在的工人人数和干部人数变量产生新变量“总人数”，3. 依次点击：Transform -> computer variable -> 在Target中输入新变量名称“总人数”4. 然后先做加权处理weight cases 点击变量（总人数）5. 然后画图需要展现什么变量画图charts 中录入什么变量（人均月收入）第二种方法：1. 在Variable 窗口中定义变量（人均月收入，职工类别，人数）（注意需要在职工类别和人均月收入作标签）2. 然后做加权处理Data -> Weight cases 录入人数3. 然后画图添加变量（人均月收入）于右侧窗口，然后进入charts 窗口界面勾选需要画的图形1.4 成绩排序SSPS命令某小组统计学成绩如下六种不同的排名方式成绩排序1 排序2 排序3 排序4 排序5 排序698 1 2 1.5 9 10 9.598 1 2 1.5 9 10 9.595 3 5 4 6 8 795 3 5 4 6 8 795 3 5 4 6 8 792 6 9 7.5 2 5 3.592 6 9 7.5 2 5 3.592 6 9 7.5 2 5 3.592 6 9 7.5 2 5 3.590 10 10 10 1 1 111.在Variable窗口定义变量（成绩）2.并在Data View 窗口录入该变量下的相关数据3. 对成绩进行排序Transform -> Rank cases 进入Rank 窗口，暂无分组仅需添加（add）变量成绩于右侧Variable 窗口；进入Rank Cases窗口后依次点击排序1：左下角勾选largest value ,右上角点击Ties -> low->continue->OK ；排序2：左下角勾选largest value ,右上角点击Ties -> high->continue->OK ；排序3：左下角勾选largest value ,右上角点击Ties -> mean->continue->OK ；排序4：左下角勾选smallest value ,右上角点击Ties -> low->continue->OK ；排序5：左下角勾选smallest value ,右上角点击Ties ->high->continue->OK ；排序6：左下角勾选smallest value ,右上角点击Ties -> mean->continue->OK ；（仅供参考，建议自己操作一遍，如有错误及时纠正更新）课程主要内容：方差分析基础：假设检验.方差单因素方差分析双因素方差分析（无交互，有交互）多重比较协方差单因素协方差分析双因素协方差分析（无交互，有交互）正交设计2 方差分析2.1 单因素方差分析（产量，品种，区组）Variable窗口定义相关变量产量（刻度级）区组（标签：名义级1-3 ）品种（标签：名义级A-H ）Data View窗口录入具体数据（一个区组和一个品种对应唯一数据（两者交叉数据是一个的）只能做无交互作用）问题：在置信水平0.05 时1. 检验不同品种其平均产量是否有显著性差异2. 检验不同区组其平均产量是否有显著性差异3. 检验不同品种及不同区组的产量是否有显著性差异实验因素：必然是序次级名义级（品种，区组）实验指标：刻度级处理或者水平：因素对应的数据（品种A-H，区组1-3）数据：实验指标对应的具体数值差异产生因素：随机性差异-> 组内方差影响因素：（随机因素）（随机选取的地）系统性差异-> 组间方差影响因素：（系统因素，水平因素）（品种）SSE 组内平方和 SSE = SST - SSA SSA 组间平方和 SST提出假设H0 ：μ( 1 . ) == μ( 2 . ) == μ( 3 . ) == μ H1 ：μ( i . ) ( i = 1,2,3 ) 不全相等在假定H0成立的条件下，寻找并计算检验统计量 F ()()r n S S E S S A F -=/1-r / r 是A 的水平数n 是样本容量 由表可知：SSA = Between Groups ( sum of squares ) SSE = Within Groups ( sum of squares ) F该统计量对应的P （sig.）值： 0.223 大于 0.05 所以不拒绝原假设H0，即有95%的把握认为 不同品种其平均产量没有显著性差异操作过程 1 > （数据见文件 20151008_单因素方差分析） 点击：Analyze -> Compare Means -> 最后一个one way-ANOVA 上面 depend List 实验指标 产量 下面 factors 因素 品种 OK操作过程 2 >点击：Analyze -> Compare Means -> 最后一个one way-ANOVA点击Options 检验方差是否相等勾选Homogeneity ->continue左上角：Post Hoc （两两比较）上面勾选LSD（检验均值的一种方法LSD法）下面勾选Tamhane (基于T检验的保守成对比较，当方差不相等时，适用此检验)-> continue -> OK 结果如下生成表格方差齐性检验表Test of Homogeneity of Variances方差分析表ANOVA （Analysis of Variance）多重比较表multiple comparisons（省略）P值检验法：比较sig.（即P值）和置信水平的大小1.若sig. > α: 则不拒绝原假设H0，即有95%的把握认为不同品种其平均产量没有显著性差异2.若sig. < α: 则拒绝原假设H0，即有95%的把握认为不同品种其平均产量有显著性差异该结果中P值=0.223 > 0.05 则不拒绝原假设H0，即有95%的把握认为不同品种其平均产量没有显著性差异操作过程 3 >指定两两比较1. 检验A B C D 与E F G H 的产量是否有显著性差异点击：Analyze -> Compare Means -> 最后一个one way-ANOVA点击Options 勾选Homogeneity of Variance test 方差齐性检验->continue点击Contrast 勾选polynomial 右侧下拉窗口选择Linear(线性的)Coefficient 输入指定比较变量若指定A B C D 与 E F G H 品种比较则先输入1 1 1 1 再连续输入-1 -1 -1 -1 呈对应关系-> continue -> OK 结果如下附注：Tab. Contrast coefficients (对比系数表)Tab. Contrast Tests (对比测试表)仅考虑在假设方差相等的情况下，继续使用P值检验法由P值= 0.031 < 0.05 则拒绝原假设H0；有95%的把握认为两组品种（ABCD）（EFGH）之间的产量有显著性差异2. 点击next继续指定A B 与E F 进行比较设定系数 1 1 0 0 -1 -1 0 0-> continue -> OK 结果如下由P值=0.051 > 0.05 则认为不拒绝原假设HO，即有95%的把握认为两组品种（AB）（EF）产量无显著性差异；2.2 无交互的双因素方差分析第一步 分别对因素A ，B 提假设 （一般垂直排列）对因素A 品种提出假设H0a: μ( 1 . ) == μ( 2 . ) == μ( 3 . ) == μ H1a: μ( i . ) ( i = 1,2,3 ) 不全相等 对因素B 区组提出假设H0b: μ（. 1） == μ( . 2 ) == μ( . 3 ) == μ( . 4 )== μ H1b: μ ( . j ) ( i = 1,2,3,4 ) 不全相等在假定H0a 成立的条件下，寻找并计算检验统计量 Fa()()()()1*1/1/a ---=m r SSE r SSA F 在假定H0b 成立的条件下，寻找并计算检验统计量 Fb()()()()1*1/1/---=r m SSE m SSB Fb操作过程1 >点击：Analyze -> General Linear Model -> Univariate然后 点击右上角 Model 进入Univariate Model 窗口 勾选 custom 中间 type 下拉窗口选择 main effects-> continue -> OK 结果如下分析该表格内容由因素1：区组P值= 0.014 < 0.05故拒绝原假设H0 即有95%把握认为不同区组间的产量有显著性差异由因素2：区组P值= 0.096 > 0.05故不拒绝原假设H0 即有95%把握认为不同品种间的产量无显著性差异2.3 有交互的双因素方差分析))1(),1((~*)1(*)1()1(/)1/(----=--=t sn s F SSE s SSAt sn t sn SSE s SSA F A))1(),1((~*)1(*)1()1(/)1/(----=--=t sn n F SSEn SSBt sn t sn SSE n SSB F B))1(),1)(1((~)1)(1(*)1()1(/)1)(1/(***------=---=t sn n s F SSEn s SS t sn t sn SSE n s SS F BA B A B As: A 因素的水平数n : B 因素的水平数t : A ，B 两因素交叉的水平数操作步骤 1 （数据见文件 20151015_有交互的双因素方差分析） 定义变量,并录入数据企业类型（nominal,并设定标签值） 政策作用（nominal,并设定标签值） 指标U （scale ）点击：Analyze -> General Linear Model -> Univariate 进入Univariate 窗口 添加上面 depend List 指标U添加下面 factors 政策作用 企业类型 点击->OK 得到表结果如下：对表2进行分析对因素A 政策作用提出假设H0a: μ( 1 . ) == μ( 2 . ) == μ( 3 . ) == μ H1a: μ( i . ) ( i = 1,2,3 ) 不全相等 对因素B 企业类型提出假设H0b: μ( 1 . ) == μ( 2 . ) == μ( 3 . ) == μ H1b: μ( i . ) ( i = 1,2,3 ) 不全相等 对因素A B 交互作用提出假设H0c: 因素A 与因素B 的交互作用不产生影响 H1c: 因素A 与因素B 的交互作用产生影响 由表可知1. 在假定H0A 成立的情况下，寻找并计算Fa 统计量))1(),1((~*)1(*)1()1(/)1/(----=--=t sn s F SSEs SSAt sn t sn SSE s SSA F A代入数据根据 Fa = 13.379 sig.（P 值） = 0.000 < 0.05故拒绝H0a ：既有95%的把握认为因素A 有显著性影响 2. 在假定H0B 成立的情况下，寻找并计算Fb 统计量.))1(),1((~*)1(*)1()1(/)1/(----=--=t sn n F SSEn SSBt sn t sn SSE n SSB F B根据 Fb = 8.661 sig.（P 值）= 0.001 < 0.05故拒绝H0a ：既有95%的把握认为因素B 有显著性影响 3. 在假定H0C 成立的情况下，寻找并计算Fc 统计量.))1(),1)(1((~)1)(1(*)1()1(/)1)(1/(***------=---=t sn n s F SSEn s SS t sn t sn SSE n s SS F BA B A B A根据 Fc = 1.925 sig.（P 值）= 0.135 > 0.05故不拒绝H0a ：即有95%的把握认为因素A 与因素B 的交互作用不产生影响操作步骤 2点击：Analyze -> General Linear Model -> Univariate 进入Univariate 窗口添加上面depend Var 指标U添加下面factors 政策作用企业类型继续做假设检验政策作用大和政策作用小Contrasts 设定对比系数指定比先点击Options 进行方差齐性检验再点击post_HOC 进行比较2.4.1 无交互作用的多因素方差分析操作步骤 1 （数据见文件 正交实验20151015_正交实验） 在Variable View 定义变量 充磁量 （scale ） 定位角度 （scale ） 定子线圈匝数 （scale ）点击 Data -> Orthogonal Design -> Generate ... 依次录入因素a b c依次选中a b c 并点击 Define Values 进入数据录入窗口 录入 a b c 相应实验因素具体数据点击 continue？通过Define values 赋值勾选create new file 点击OK 并在指定路径找到该文件点击open data 打开刚刚保存的数据文件出现正交表如图所示 a b c 实验因素对应（1,2,3）的不同组合（SSPS 生成的正交表不唯一）在做无交互的多因素方差分析Option -> post_HOC正交阵数据文件路径2.4.2 有交互作用的多因素方差分析生成正交表与无交互作用生产的正交表是相同的在该正交表下获取数据在做有交互作用的多因素方差分析操作步骤点击：Analyze -> General Linear Model -> Univariate 进入Univariate 窗口添加上面depend List添加下面factors ：实验因素点击model 勾选custom指定比较的因素加入右侧窗口最佳组合输出均值，标准差-> 均值最大标准差最小。
