双因素方差分析 SPSS步骤双因素方差分析结果解读

进行实验时，往往有多个实验条件，这些实验条件对结果各自有怎样的影响，这些实验条件之间会不会产生交互作用产生新的影响因素，我们需要借助多因素方差进行分析，双因素方差分析SPSS步骤，双因素方差分析结果解读都该如何进行，本文将向大家作详细的说明。

一.双因素方差分析SPSS步骤

进行某种物质含量测定时，须调整溶液的pH和加入衍生化试剂

为弄懂pH和衍生试剂对测定结果的影响，进行双因素方差分析，打开SPSS软件，打开图1所示的变量视图，将变量1名称修改为pH，将变量2名称修改为衍生试剂，变量3名称修改为测定结果。为了便于进行统计，将pH和衍生试剂进行如下描述，pH=1.0，1.5，2.0，2.5分别为1，2，3，4；10mmol，20mmol，30mmol分别为1，2，3，转入数据视图录入数据。

图1设置变量属性录入数据

在图2所示数据视图界面录入测定数据。

图2录入数据

录入完毕后，依次点击分析—一般线性模型—单变量。

图3SPSS双因素方差分析

将测定值加入变量，将pH和衍生试剂加入因子。

单击模型，选择构建项，将因子加入到模型中，然后在类型中选择主效应，点击继续。点击确定，进行双因素方差分析。

图4双因素方差分析

二.双因素方差分析结果解读

SPSS进行统计时做了如下假设，pH和衍生试剂用量对检测结果均无影响，如果计算的显著性系数<0.05，则拒绝原假设，认为pH和衍生化试剂对结果有显著影响，如果计算的显著性系数>0.05，则接受原假设，认为pH和衍生化试剂对结果没有显著影响。

在本例中，如图5所示，主体间显著性检验，pH和衍生试剂显著性系数分比为0.008和0.14，pH显著性系数小于0.05，拒绝原假设，认为pH变化对测定结果影响较大，衍生试剂显著性系数大于0.05接受原假设，认为衍生试剂用量对对测定结果无显著性影响。

图5结果解读

三.关系强度的测量

判断了两个因素分别对结果的影响之后，还可以进行双因素联合效应的评估，本例中，我们应关注R平方这个数值，此值为pH组平方和与衍生化试剂平方和与总计平方和的比值，本例中R平方为0.887，代表了pH和衍生化试剂对总体变化的贡献为88.7%，而误差因素贡献了11.3%。将此值开平方R=0.941，表明pH和衍生化联合影响测定结果有非常强的关系。

R^2=(Ⅲ类平方和(pH)+Ⅲ类平方和(衍生试剂))/Ⅲ类平方和(修正后总计)

表2双因素联合效应计算公式

图6R平方计算

双因素方差分析SPSS步骤非常简单，需要用户明确变量类型，正确的输入数据，双因素方差分析结果解读包括两个因素分别对结果的影响情况评估和联合对结果的影响评估，借助显著性水平和R值进行判断即可。