原發布者:yiyangxuanSPSS——單因素方e68a84e799bee5baa631333433623738差分析來源：李大偉的日志 單因素方差分析   單因素方差分析也稱作一維方差分析。它檢驗由單一因素影響的一個(或幾個相互獨立的)因變量由因素各水平分組的均值之間的差異是否具有統計意義。還可以對該因素的若干水平分組中哪一組與其他各組均值間具有顯著性差異進行分析，即進行均值的多重比較。One-WayANOVA過程要求因變量屬于正態分布總體。如果因變量的分布明顯的是非正態，不能使用該過程，而應該使用非參數分析過程。如果幾個因變量之間彼此不獨立，應該用RepeatedMeasure過程。[例子]   調查不同水稻品種百叢中稻縱卷葉螟幼蟲的數量，數據如表1-1所示。表1-1不同水稻品種百叢中稻縱卷葉螟幼蟲數      數據保存在“data1.sav”文件中，變量格式如圖1-1。圖1-1   分析水稻品種對稻縱卷葉螟幼蟲抗蟲性是否存在顯著性差異。 1）準備分析數據   在數據編輯窗口中輸入數據。建立因變量“幼蟲”和因素水平變量“品種”，然后輸入對應的數值，如圖1-1所示。或者打開已存在的數據文件“data1.sav”。2）啟動分析過程   點擊主菜單“Analyze”項，在下拉菜單中點擊“CompareMeans”項，在右拉式菜單中點擊“0ne-WayANOVA”項，系統打開單因素方差分析設置窗口如圖1-2。圖1-2單因素方差分析窗口 3）設置分析變量   因變量:選擇一個或多個因子變量進入“DependentList”框中。本例選擇“幼蟲”。   因素變量:，計算檢驗統知計量的觀察值和概率P_值：Spss自動計算F統計值，如果相伴概率P小于顯著性水平a，拒絕零假設，認為控制變量不同水平下各總體均值有顯著差異，反之，則相反，即沒有差異。方差齊性檢驗：控制變量不同水平下各觀道察變量總體方差是否相等進行分析。采用方差同質性檢驗方法（Homogeneity of variance），原假設“各水平下觀察變量總體內的方差無顯著差異容，思路同spss兩獨立樣本t檢驗中的方差分析”。 圖中相伴概率0.515大于顯著性水平0.05，故認為總體方差相等。選擇Analyze，一次找到Compare Means-One-Way ANOVA..，并點擊，計算檢驗統計量的觀察值和概率P_值：Spss自動計算F統計值，如果相伴概率P小于顯著性水平a，拒絕零假設，認為控制變量不同水平下各總體均值有顯著差異，反之，則相反，即沒有差異。spss教程：單因素方差分e69da5e6ba907a686964616f31333363393635析spss教程：單因素方差分析方差齊性檢驗：控制變量不同水平下各觀察變量總體方差是否相等進行分析。采用方差同質性檢驗方法（Homogeneity of variance），原假設“各水平下觀察變量總體的方差無顯著差異，思路同spss兩獨立樣本t檢驗中的方差分析”。 圖中相伴概率0.515大于顯著性水平0.05，故認為總體方差相等。趨勢檢驗：趨勢檢驗可以分析隨著控制變量水平的變化，觀測變量值變化的總體趨勢是怎樣的，線性變化，二次、三次等多項式。趨勢檢驗可以幫助人們從另一個角度把握控制變量不同水平對觀察變量總體作用的程度。圖中線性相伴概率為0小于顯著性水平0.05，故不符合線性關系。spss教程：單因素方差分析spss教程：單因素方差分析spss教程：單因素方差分析多重比較檢驗：單因素方差分析只能夠判斷控制變量是否對觀察變量產生了顯著影響，多重比較檢驗可以進一步確定控制變量的不同水平對觀察變量的影響程度如何，那個水平顯著，哪個不顯著。常用LSD、S-N-K方法。LSD方法檢測靈敏度是最高的，但也容易導致第一類錯誤（棄真）增大，觀察圖中結果，在LSD項中，報紙與廣播沒有顯著差異，但在別的方法中，廣告只與宣傳有顯著差異。spss教程：單因素方差分析spss教程：單因素方差分析相似性子集：由圖可知，劃分的子集結果是一樣的。通常在相似性子集劃分時多采用S-N-K方法的結論。其結論可以與上述多重比較檢驗結合起來看，驗證在LSD項中，報紙與廣播沒有顯著差異的結論。spss教程：單因素方差分析www.glucoside.cn防采集。

現在越來越多人用spss了，但是還是有人不知道怎么單因素方差分析，現在就介紹下相關解決步驟

方法

首先打開spss

計算檢驗統計量的觀察值和概率P_值：Spss自動計算F統計值，如果相伴概率P小于顯著性水平a，拒絕零

其次點擊“變量視圖”。

SPSS——單因素方差分析 單因素方差分析  

給變量命名

點擊數據視圖，再點擊“肝”一列變量，導入數據，點擊“組別”這組變量，輸入對應的濃度（不同濃度代表不同組別）

這個表格里的數據，不是由spss軟件得到的，而是現實實驗得到的數據從而制作的表格，至于數值后面帶加減

點擊“變量視圖”，點擊組別這一組的“值”，給各組命名，然后點擊那個方形圖標

這不是方差分析，只是post hoc，和anova是兩回事不在同一個子集里面，是表示各組有差異

在彈出的對話框中，點擊“值”，輸入剛才組別變量中寫的那些濃度值一個，其次點擊“標簽”給其命名

SPSS——單因素方差分析來源：李大偉的日志 單因素方差分析 &

等到所有添加后，依照樣板數據，輸入不同組的名字和濃度

從這張表可以理解為你采集了“1”、“2”、“3”、“4”這四中數目的樣本，分別測定了其細菌的數量，從

點擊“分析“，再點擊”比較均值“，在下拉菜單中點擊”單因素ANOVA”

一：單因素方差分析具體步驟：1.選擇菜單【分析】-【比較均值】-【單因素Anova】，在彈出的對話框

在新的對話框中，依據樣板數據，添加“因變量列表”，添加“因子”，然后選擇分析方式。

單因素方差分析方差分析前提：不同水平下，各總體均值服從方差相同的正態分布。方差齊性檢驗：采用

勾選上需要的比較方法，點擊繼續

看下面的圖就可以了。原來的3個處理組，分在了3個子集了。即1，2子集間差異顯著（P<0.0

最后，分析結果就出來了

計算檢驗統計量的觀察值和概率P_值：Spss自動計算F統計值，如果相伴概率P小于顯著性水平a，拒絕零

從這張表可以理解為你采集了“1”、“2”、“3”、“4”這四中數目的樣本，分別測定了其細菌的數量，從結果來看（95%的置信區間），這幾種樹木中細菌數不存在顯著性差異，也就是從統計學上來說沒差別。擴展資料：zd分析方法是這樣的：第三大列（紅色框里的內容），每一小列里面的數字標一個字母，第一列標“專a”，第二列標“b”，第三列標“c”，依此類推；標完之后分析：標的字母不同，差異顯著，字母相同，差異不顯著。就上圖而言，樣品1與2，3，4差異顯著，樣品2與1，4差異顯著，與樣品3差異不顯著；樣品4與1，2，3差異顯著。樓主給的分析結果：標完就是這樣的，樣品2（a）,樣品1和3（ab）,樣品4（b）,樣品2與樣品1和3差異不顯著（在同屬一列，都有字母a），樣品4與樣品1和3差異不顯著（在同一列，都有字母b），總結下來就是樣品1，2，3，4差異不顯著，沒差別，第一個表格就zd不說了，簡單的描述均值的第二個表格 是對你這四組數據方差是否齊性的一個檢驗，是方差分析的一部分，可以看出 你的四組數據方差齊性。第三個表格是正式的方差分析 也就是對四組之間是內否有差異的一個分析，可以看出 你的這四組之間不存在顯著的差異，因為sig＞0.05.第四個表格，由于第三個表格已經正式四組之間不存在顯著差異，所以此時的第四個表格無論是否有差異顯示 都沒有意義，不需容要再參考了。。。追問是不是我主要看sig與0.05的大小？最后反映到論文上的就是 存不存在顯著差異？追答是的 主要看的是 第三個表的 sig 與0.05的大小 就是反應你要的是否顯著差異本回答被提問者和網友采納，一：單因素方差分析具體步驟：1.選擇菜單【分析】-【比較均值】-【單因素Anova】，在彈出的對話框中進行如下選zd擇：把【產品銷量】選入因變量列表框，把【超市規模】選入因子列表框。從這里可以看出，因變量列表框是可以選擇多個因變量的，但是因子列表框中，只能選擇一個變量。2.在右側選擇【選項】菜單，依次勾選【描述性】、【方差同質性檢驗版】、【平均值圖】，其他默認，單擊【繼續】按鈕，返回主對話框。其中方差同質性檢驗即方差齊性檢驗，檢驗不同規模超市之間的產品銷量的方差是否齊性。因為方差齊性與否直接決定著進行多重比較時的方法選擇。3.方差分析結果方差分析采用的是F檢驗，表中，平方和表示離差平方和，也就是變異，分為組間變異、組內變異。Df為自由度，均方為離差平方和/自由度，F統計量=組間均方/組內均方。其顯著性=0.042<0.05，故拒絕權原假設，認為不同超市規模之間的均值具有顯著差異（由于顯著性=0.042，說明是弱顯著性）。具體是哪種規模之間有均值有顯著差異，故需要再進一步做多重比較分析。編輯不容易，如有幫助請采納！謝謝！追問不好意思給不了，這個教程我也看到了，可是我需要知道的是那張圖他是怎么的出來的。追答我感覺這個操作已經夠詳細了，一步步確定后來會出現一個結果的文檔，或者你可以把數據發給我，我來幫你做呢，先弄清楚要分析的自變量因變量是什么，然后按上個回答的步驟操作就出現了啊，F值就是描述組間差異的數，P值就是顯著性追問那舉個例子，第一行GCF含量里面，哪一個是自變量哪一個是因變量，你發的這些我也能看懂，關鍵是怎么算出來的，只有均數和標準差要用編程來計算F和p值的內容來自www.glucoside.cn請勿采集。

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