SPSS中单因素方差分析怎么做 SPSS单因素方差分析实例

在实际生产生活中，常常会遇到类似的问题，如某一化学反应，改变反应条件后，产率的变化是偶然因素还是系统因素？再如施用不同量的肥料后，植物的生长速度变化是偶然因素还是系统因素？这就需要用到单因素方差分析，SPSS中单因素方差分析怎么做？SPSS单因素方差分析实例如何解读结果，本文将向大家做简单的介绍。

一、SPSS中单因素方差分析怎么做

打开SPSS软件，录入数据，具体的实例及数据录入我们将在第二小节中讲述。依次点击分析—比较平均值—单因素ANOVA。

图1进入单因素方差分析

将需要调查的因变量加入因变量列表，并指定因子，然后点击选项，在弹出的窗口中，选择描述和方差齐性检验，描述统计就是将数据汇总，并进行简单的统计，为什么要进行齐性检验，我们将在后面解释。

图2单因素ANOVA检验

然后我们点击继续，点击事后比较，选定LSD，点击继续，进行事后检验的目的在于得出对因变量影响最大的因子。然后点击确定，SPSS将自动进行检验，并输出结果。

图3设置事后比较

二、SPSS单因素方差分析实例

本文列举的实例为化学反应中的常见问题：研究物料用量对产率的影响。

设计物料用量分别为40g，50g，60g，进行多次实验，分析反应产物的产率，将数据汇总，录入SPSS。

首先应该明确，本实例中物料用量为因子，而产率为因变量，两者均为数值型变量，物料用量为不连续变量，可以借助整数集对其进行定义，本例中，将变量1代表物料用量40g，以此类推。

图4指定变量类型

然后点击数据视图，录入实验数据，如图5所示。

图5录入的实验数据

三、单因素方差分析结果解读

按照上述步骤录入数据并分析后，结果如图6，图7所示。

首先在图6中第一部分为描述性统计，对平均值，标准偏差等进行了初步统计。

首先回答上文提出的方差齐性检验问题，本例中我们需要比较三组值的平均值是否有统计性差异，然后得出物料用量变化是否影响产率的结论。平均值为正态分布曲线中心值，方差代表正态分布曲线的形状，方差接近，三条曲线形状一致，平均值比较就有意义，方差差别很大，三条曲线形状不一致，平均值比较就没有意义，因为曲线不一致时，差异可能就来源于别的方面。

SPSS如何确定方差齐性呢？我们注意到基于平均值的显著性为0.761，此值大于0.05，证明方差齐性，如果此值小于0.05，说明方差不齐，进行后续的分析没有意义。

确定本例方差齐性后，我们继续观察ANOVA表中显著性，显著性小于0.05，说明三组数据有显著差异。

图6检验结果1

如何确定对产率影响最大的组别，我们需要继续分析事后比较，如图7，我们可以看到40g与60g之间显著性为0.01，小于0.05，差异性显著，40g与50g之间差异性为0.101，50g与60g间差异性0.203，均大于0.05，差异性不显著。

因此最终结论为将产物用量由40g提升至60g，产率会出现有统计学意义的变化。

图7检验结果2

SPSS中单因素方差分析怎么做？在比较平均值功能中选择单因素ANOVA检验即可，过程中需要大家注意进行方差齐性检验和事后比较，本文列举了SPSS单因素方差分析实例，并结合实际进行了结果分析，旨在抛砖引玉，希望各位读者能举一反三。