方差分析(單向ANOVA)用於分析分類數據和定量數據之間的關系。例如，研究人員想知道三組學生的平均智商是否有顯著差異。方差分析可用於多組數據，如本科以下、本科以上三組數據的差異。而下面的t呢？測試只能比較兩組數據之間的差異。
第二，SPSSAU操作
SPSSAU左儀表盤“壹般方法”→“方差”；
第三，SPSSAU結果指標的解釋
1.差異結果分析
從上表可以看出，方差分析(稱為單向方差分析)用於研究飼料總重量1項的差異。從上表可以看出，不同的飼料樣品對體重都有顯著影響(P
補充說明:P值帶“*”表示差異顯著，壹個“*”表示P < 0.05，兩個“*”表示P
2.中間過程值的方差分析
方差分析用於研究差異，差異由兩部分組成，即組間平方和與組內平方和。
(1)個自由度
組間自由度df 1=組數–1；本例中組為4，組間自由度為4-1 = 3；
組內自由度df 2 =樣本量-組數；這種情況下，樣本量為19，組內自由度為19-3 = 15；
(2)均方差
組間均方=組間平方和/組間自由度DF 1；
組間均方:20538.698/3 = 6846.233；
組內均方=組內平方和/組內自由度df ^ 2；；
組內均方:652.159/15 = 43.477；
(3)F
f值=組間均方/組內均方；f值:6846.233/43.477 = 157.467；
(4)p值
p值由f值、df 1和df 2組合而成。
3.深入分析-效果數量指數
(1)偏eta平方(偏Eta？)
部分Eta = SSB/SST；例如:20538.698/21190.858 = 0.969；
(2)科恩的f值
科恩的f值=Sqrt(偏Eta平方/(1-偏Eta平方))；\ sqrt { 0.969/(1-0.969)} = 5.612；
補充說明:科恩的f表示區分小、中、大效應的臨界點分別為0.10、0.25、0.40。
4.事後多次比較
方差分析可以用來比較多組數據。如果X和Y在不同水平上有顯著差異，想進壹步了解兩組之間的差異，可以采用事後多重比較。(SPSSAU高級方法→事後多次比較)回測的方法有很多，但功能都是壹樣的，只是個別點或使用場景有小的差異。目前，SPSSAU提供了五種常用方法:LSD、Scheffe、Tukey、Bonferroni校正和Tamhane T2，其中LSD方法是最常用的。區別如下:
SPSSAU數據分析的教學方法:事後多重比較
需要註意的是，事後的多重比較是以方差分析為基礎的，所以需要先滿足方差分析存在顯著差異，再比較配對之間的差異。如果只有兩組數據進行比較，或者方差分析顯示P值大於0.05的組間無差異，此時不需要進行回測。
第四，解決問題
1.方差不均勻時該怎麽辦？
方差不均勻時可以用非參數檢驗，也可以用welch方差或Brown-Forsythe方差。非參數檢驗是為了避免方差齊性的問題。而welch方差或Brown-Forsythe方差是齊次的，這就保證了即使方差不均勻，結果也是穩定的。welch方差和Brown-Forsythe方差只是在計算公式上不壹致，目的是在方差不均勻時使結果穩定，妳可以選擇其中之壹。
2.方差分析結果中有空值嗎？
如果某壹類數據的標準差為零且為零，那麽方差分析或方差齊性檢驗、韋爾奇方差或布朗-福賽思方差都可能導致相關指標無法計算。建議在分析前使用數據處理-& gt；數據編碼功能組合各組，然後對它們進行分析。
動詞 （verb的縮寫）摘要
本文描述了ANOVA的場景、SPSSAU的操作、指標的解釋以及ANOVA中的謎題。方差分析是檢驗多個樣本的均值之間是否存在統計差異的方法，也是研究中常用的方法。以上是方差分析中對指標的解讀。
更多幹貨請登陸SPSSAU官網。