SPSS操作步骤及解析
SPSS统计软件的操作与应用
SPSS统计软件的操作与应用SPSS（Statistical Package for the Social Sciences，社会科学统计软件包）是一种用于数据统计和分析的软件工具。
它提供了广泛的功能和分析选项，适用于各种研究领域和数据类型。
本文将介绍SPSS的操作步骤和应用场景。
一、SPSS的基本操作步骤：1.数据输入：在SPSS中，可以通过手动输入数据或导入其他文件格式的数据。
点击“文件”-“打开”命令，选择数据文件并确认导入选项。
4.数据转换与清洗：SPSS提供了强大的数据转换和清洗功能。
可以使用“计算变量”命令来创建新的变量，通过数学公式、逻辑操作或函数运算来计算新的变量。
可以使用“数据筛选”命令来选择特定的数据子集进行分析。
5.数据分析：SPSS提供了丰富的统计分析功能，包括描述性统计、频率分析、多元回归、因子分析、聚类分析、生存分析等。
可以使用“统计”-“描述统计”命令进行描述性统计分析，使用“分析”-“回归”命令进行回归分析。
6.图表绘制和结果解释：SPSS可以绘制各种类型的图表，如柱形图、线形图、散点图等，以可视化方式展示数据。
分析结果可以通过图表、表格和文字报告的方式进行解释。
7. 输出和导出结果：SPSS的分析结果可以输出为SPSS输出文件（ .spo ）或HTML格式，也可以导出为Microsoft Office软件（如Excel、Word、PowerPoint）或PDF格式。
二、SPSS的应用场景：1.社会科学研究：SPSS是社会科学研究中最常用的统计软件之一、它可用于分析民意调查数据、人口统计数据、教育问卷数据等。
可以进行统计描述、相关分析、卡方检验、T检验、方差分析、逻辑回归等分析。
2.医学研究：医学研究中需要对大量的数据进行分析和解释，SPSS 可以进行生存分析、队列研究、临床试验等统计分析，帮助研究人员发现疾病的原因、评估治疗方法的效果等。
3.市场研究：市场研究中需要对调查数据进行分析和预测，SPSS可以进行市场细分、购买选择行为分析、品牌忠诚度分析等统计分析，帮助企业了解市场需求和制定市场策略。
spss常用分析方法操作步骤
SPSS常用分析方法操作步骤一、单变量单因素方差分析例题：某个年级有三个班，现在对他们的一次数学考试成绩进行随机抽（见下表），试在显著性水平0.005下检验各班级的平均分数有无显著差异（数据文件：数学考试成绩.sav）。
（1）建立数学成绩数据文件。
（2）选择“分析”→“比较均值”→“单因素方差”，打开单因素方差分析窗口，将“数学成绩”移入因变量列表框，将“班级”移入因子列表框。
（3）单击“两两比较”按钮，打开“单因素ANOV A两两比较”窗口。
（4）在假定方差齐性选项栏中选择常用的LSD检验法，在未假定方差齐性选项栏中选择Tamhane’s检验法。
在显著性水平框中输入0.05，点击继续，回到方差分析窗口。
（5）单击“选项”按钮，打开“单因素ANOV A选项”窗口，在统计量选项框中勾选“描述性”和“方差同质性检验”。
并勾选均值图复选框，点击“继续”，回到“单因素ANOV A选项”窗口，点击确定，就会在输出窗口中输出分析结果。
二、单变量多因素方差分析研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。
分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异（数据文件：粘虫.sav）。
（1）建立数据文件“粘虫.sav”。
（2）选择“分析”→“一般线性模型”→“单变量”，打开单变量设置窗口。
（3）分析模型选择：此处我们选用默认；（4）比较方法选择：在窗口中单击“对比”按钮，打开“单变量：对比”窗口进行设置，单击“继续”返回；（5）均值轮廓图选择：单击“绘制”按钮，设置比较模型中的边际均值轮廓图，单击“继续”返回；（6）“两两比较”选择，用于设置两两比较检验，本例中设置为“温度”和“湿度”。
三、相关分析调查了29人身高、体重和肺活量的数据见下表，试分析这三者之间的相互关系。
（1）建立数据文件“学生生理数据.sav”。
（2）选择“分析”→“相关”→“双变量”，打开双变量相关分析对话框。
（3）选择分析变量：将“身高”、“体重”和“肺活量”分别移入分析变量框中。
SPSS相关分析实例操作步骤-SPSS做相关分析
SPSS相关分析实例操作步骤-SPSS做相关分析SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是目前在工业、商业、学术研究等领域中广泛应用的统计学软件包之一。
Correlation是SPSS的一个功能模块，可以用于分析两个或多个变量之间的关系。
下面是SPSS进行相关分析的具体步骤：1. 打开SPSS软件，选择“变量视图”（Variable View），输入相关的变量名，包括数字型变量和分类变量。
2. 进入“数据视图”（Data View），输入数据，并保存数据集。
3. 打开菜单栏中的“分析”（Analyze），选择“相关”（Correlate），再选择“双变量”（Bivariate）。
4. 在双变量窗口中，选择包含需要分析的变量的变量名，并将其移至右侧窗口中的变量框（Variables）。
5. 如果需要控制其他变量的影响，可以选择“控制变量”（Options）。
6. 点击“确定”（OK）按钮后，SPSS将输出结果，并将其显示在输出窗口中。
相关系数（Correlation Coefficient）介于-1和1之间，可以用来衡量两个变量之间的线性关系的强度。
7. 如果需要对结果进行图形化展示，可以选择“图”（Plots），并选择适当的图形类型。
需要注意的是，进行相关分析时需要确保变量之间存在线性关系。
如果变量之间存在非线性关系，建议使用其他统计方法进行分析。
同时，SPSS进行相关分析的结果只能描述变量之间的关系，不能用于说明因果关系。
以上是SPSS做相关分析的具体步骤，希望能对大家进行SPSS 数据分析有所帮助。
如何学习使用SPSS进行统计分析和数据处理
如何学习使用SPSS进行统计分析和数据处理SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款强大的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、教育、市场研究等领域。
学会使用SPSS进行统计分析和数据处理，有助于提高研究工作的质量和效率。
本文将介绍学习和使用SPSS的步骤和技巧，帮助你快速上手。
一、安装和配置SPSS软件在学习使用SPSS之前，首先需要将软件安装到电脑上。
你可以从SPSS官方网站下载试用版或购买正式版，然后按照安装向导完成安装过程。
安装完成后，你需要登录或注册SPSS账号，以获取软件的完整功能。
在安装完成后，还需进行一些配置工作。
首先，检查软件是否需要更新，保持软件的最新版本。
其次，根据自己的需要设置软件的语言、界面和默认参数，以提高使用效率。
最后，配置数据存储路径和文件格式等选项，确保数据的存储和导入导出的一致性。
二、学习SPSS的基本操作SPSS具有丰富的功能和复杂的操作界面，但只要熟悉了基本操作，就能够轻松上手。
以下是学习SPSS基本操作的步骤：1. 新建数据集：打开SPSS软件后，点击“File”菜单，选择“New”按钮，再选择“Data”选项，即可新建一个数据集。
2. 数据录入：在新建的数据集中，将需要分析的数据进行录入。
可以手动输入数据，也可以导入外部文件，如Excel表格或CSV文件等。
3. 数据编辑：对录入的数据进行编辑和清洗。
包括删除无效数据、处理缺失值和异常值、修改变量名称和属性等操作。
4. 数据分析：选择合适的统计方法进行数据分析。
例如，对数据进行描述性统计、t检验、方差分析、回归分析等。
可以通过菜单、工具栏或者语法进行统计分析操作。
5. 输出结果：查看和导出分析结果。
SPSS会生成分析报告和图表，你可以通过菜单或工具栏选择输出格式，如Word文档、PDF文件、Excel表格等。
三、利用资源学习SPSS学习SPSS并不是一件难事，你可以通过以下方式获取学习资源：1. 官方文档：SPSS官方网站提供了详细的学习教程和操作手册，你可以下载阅读学习。
SPSS基本操作步骤详解
SPSS基本操作步骤详解本文采用SPSS21.0版本，其它版本操作步骤大体相同一、基本步骤（一）检查数据在进行项目分析或统计分析之前，要检核输入的数据文件有无错误，即检核missing。
例，“XX量表”采用Likert scale五点量表式填答，每个题项的数据只有五个水平：1,2,3,4,5。
1.执行次数分布表的程序Analyze（分析）→Descriptive statistics（描述统计）→将题项变量【例，a1—a10】键入至Variables（变量）框中→Frequencies（频率）→Statistics（统计量）→Minimum （最小值）、Maximum（最大值）→Continue(继续)→OK（确定）2.执行描述统计量的程序Analyze（分析）→（描述统计）→将题项变量【例，a1—a10】键入至Variables（变量）框中→Descriptives（描述）→Options（选项）→Minimum（最小值）、Maximum（最大值）【此处一般为默认状态即可】→Continue(继续)→OK（确定）（二）反项计分若是分析的预试量表中没有反向题，则此操作步骤可以省略；量表或问卷题中如果有反向题，则在进行题项加总之前将反向题反向计分，否则测量分数所表示的意义刚好相反。
例，“XX量表”采用Likert scale五点量表式填答，反向题重向编码计分：1→5,2→4,3→3【可不写】,4→2,5→1。
Transform（转换）→Recode into same Variables（重新编码为相同变量）→将要反向的题目键入至Variables（变量）框中【例，a1，a3，a5】→Old and new values（旧值和新值）→在左边Old value—value中键入1，在右边New value—value中键入5，Add （添加）→……依次进行此步骤……在左边Old value—value中键入5，在右边New value —value中键入1，Add（添加）→Continue(继续)→OK（确定）【注意不同量表计分方式不同，因而反向编码计分也不同，常见的有四点量表、五点量表和六点量表等】（三）题项加总量表题项加总的目的在于便于进行观察值得高低分组。
SPSS操作步骤及解析
SPSS操作步骤及解析SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种用于数据分析的统计软件包。
它可以进行数据整理、描述统计分析、统计推断、回归分析、因子分析、聚类分析等各种统计分析。
下面是SPSS的操作步骤及解析。
1.数据导入：在SPSS中，数据可以以多种格式导入，如Excel文件、CSV文件、数据库导入等等。
点击“文件”按钮，然后选择“导入数据”选项。
在出现的对话框中选择要导入的文件，然后按照指示逐步完成导入过程。
3.描述统计分析：描述统计分析是指对数据进行基本的统计描述，包括计数、平均数、标准差、最小值、最大值等等。
点击“统计”按钮，在出现的下拉菜单中选择“描述统计”选项。
在打开的对话框中，选择要统计的变量，然后点击“确定”按钮即可生成统计描述。
4.数据转换：数据转换是指通过运算或者函数对数据进行转换，以得到更有意义的变量或者指标。
点击“转换”按钮，在出现的下拉菜单中选择“计算变量”选项。
在打开的对话框中，输入要进行的运算或者函数，然后点击“确定”按钮即可生成新的变量。
5.统计推断：统计推断是指通过样本数据对总体数据进行推断性统计分析。
点击“分析”按钮，在出现的下拉菜单中选择“统计推断”选项。
根据具体需求选择适当的统计方法，如t检验、方差分析、相关分析等等。
在打开的对话框中选择变量，并进行相应的设置，然后点击“确定”按钮即可生成推断性分析结果。
6.回归分析：回归分析是指通过对自变量和因变量之间的关系进行建模，预测因变量的取值。
点击“分析”按钮，在出现的下拉菜单中选择“回归”选项。
在打开的对话框中选择要进行回归分析的变量，然后进行相应的设置，如回归方法、模型选择等等，最后点击“确定”按钮即可生成回归分析结果。
7.图表制作：总结：。
SPSS操作技巧步骤及解析
目录第四章统计描述 (2)4.2 频数分析 (2)4.3描述性统计量 (2)4.4.1（探索性数据分析）操作步骤 (4)第五章统计推断 (6)5.2单样本t检验 (6)5.3 两独立样本t检验 (7)5.4 配对样本t检验 (8)第六章方差分析 (9)6.2.2 单因素单变量方差分析（One-way ANOVA）（操作步骤） (10)6.3.3 多因素单变量方差分析操作步骤 (14)6.3.5 不考虑交互效应的多因素方差分析 (17)6.3.6 引入协变量的多因素方差分析 (18)第八章相关分析 (19)8.2 连续变量相关分析实例 (20)8.3 离散变量相关分析的实例（列联表） (22)第九章回归分析 (24)9.1.3 线性回归（操作步骤） (26)1．多重共线性检验 (26)2.使用变量筛选的方法克服多重共线性 (29)二、曲线估计（操作步骤） (32)9.2.5二项Logistic回归（操作步骤） (35)第十章聚类分析 (39)10.3.1 K-均值操作步骤： (39)10.4.1 系统聚类法操作步骤 (43)第十一章判别分析 (47)11.3.1 操作步骤 (48)第十二章因子分析 (53)12.2.2操作步骤 (56)第十三章主成分分析 (64)13.2 操作步骤 (65)第十四章相应分析 (69)14.2相应分析实例（操作步骤） (70)第十五章典型相关分析 (75)15.2操作步骤： (75)第四章统计描述统计描述是指如何搜集、整理、分析、研究并提供统计资料的理论和方法，用于说明总体的情况和特征。
4.1 基本概念和原理4.1.1 频数分布4.1.2 集中趋势指标算数平均值：适用于定比数据、定距数据中位数：适用于定比数据、定距数据和定序数据众数：适用于定比数据、定距数据、定序数据和定类数据4.1.3离散程度指标作用：（1）它可以表明现象的平衡程度和稳定程度；（2）离散性指标可以表明平均指标的代表性，数据离散程度越大，则该分布的平均指标的代表性就越小。
spss基本操作完整版
spss基本操作完整版SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于数据分析和统计建模的软件。
它提供了一系列强大的功能和工具，可以帮助用户处理和分析大量的数据，从而得到准确的结果并支持决策制定。
本文将介绍SPSS的基本操作，并分享一些常用功能的使用方法。
一、数据导入与编辑在使用SPSS进行数据分析之前，首先需要导入要分析的数据，并对其进行编辑和整理。
下面介绍SPSS中的数据导入与编辑的基本操作。
1. 导入数据打开SPSS软件后，点击菜单栏中的"文件"选项，再选择"打开"，然后选择要导入的数据文件（一般为Excel、CSV等格式）。
点击"打开"后，系统将自动将数据导入到SPSS的数据视图中。
2. 数据编辑在数据视图中，我们可以对导入的数据进行编辑，例如添加变量、删除无效数据、更改数据类型等操作。
双击变量名或者右键点击变量名，可以对变量属性进行修改。
通过点击工具栏上的"变量视图"按钮，可以进入变量视图进行更复杂的编辑。
二、数据清洗与处理数据清洗和处理是数据分析的重要步骤，它们能够提高数据的质量和可靠性。
下面介绍SPSS中的数据清洗与处理的基本操作。
1. 缺失值处理在实际的数据分析过程中，往往会遇到一些数据缺失的情况。
SPSS 提供了处理缺失值的功能，例如可以使用平均值或众数填补缺失值，也可以剔除含有缺失值的样本。
2. 数据筛选与排序当数据量较大时，我们通常需要根据一定的条件筛选出符合要求的数据进行分析。
SPSS提供了数据筛选和排序的功能，可以按照指定的条件筛选数据，并可以按照某个或多个变量进行数据排序。
三、统计分析SPSS作为统计分析的重要工具，提供了丰富的统计分析功能，下面介绍部分常用的统计分析方法。
1. 描述统计描述统计是对数据进行整体概述的统计方法，包括计数、求和、平均值、中位数、标准差、最大值、最小值等指标。
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目录第四章统计描述 (2)4.2 频数分析 (2)4.3描述性统计量 (2)4.4.1（探索性数据分析）操作步骤 (4)第五章统计推断 (6)5.2单样本t检验 (6)5.3 两独立样本t检验 (7)5.4 配对样本t检验 (8)第六章方差分析 (9)6.2.2 单因素单变量方差分析（One-way ANOVA）（操作步骤） (10)6.3.3 多因素单变量方差分析操作步骤 (14)6.3.5 不考虑交互效应的多因素方差分析 (17)6.3.6 引入协变量的多因素方差分析 (18)第八章相关分析 (19)8.2 连续变量相关分析实例 (20)8.3 离散变量相关分析的实例（列联表） (22)第九章回归分析 (24)9.1.3 线性回归（操作步骤） (26)1．多重共线性检验 (26)2.使用变量筛选的方法克服多重共线性 (29)二、曲线估计（操作步骤） (32)9.2.5二项Logistic回归（操作步骤） (35)第十章聚类分析 (39)10.3.1 K-均值操作步骤： (39)10.4.1 系统聚类法操作步骤 (43)第十一章判别分析 (47)11.3.1 操作步骤 (48)第十二章因子分析 (53)12.2.2操作步骤 (56)第十三章主成分分析 (64)13.2 操作步骤 (65)第十四章相应分析 (69)14.2相应分析实例（操作步骤） (70)第十五章典型相关分析 (75)15.2操作步骤： (75)第四章统计描述统计描述是指如何搜集、整理、分析、研究并提供统计资料的理论和方法，用于说明总体的情况和特征。
4.1 基本概念和原理4.1.1 频数分布4.1.2 集中趋势指标算数平均值：适用于定比数据、定距数据中位数：适用于定比数据、定距数据和定序数据众数：适用于定比数据、定距数据、定序数据和定类数据4.1.3离散程度指标作用：（1）它可以表明现象的平衡程度和稳定程度；（2）离散性指标可以表明平均指标的代表性，数据离散程度越大，则该分布的平均指标的代表性就越小。
方差、标准差、均值标准误差、极差。
均值标准误差：也叫抽样标准误差，是样本均值的标准差，反映了样本均值与总体均值之间的差异程度。
4.1.4反映分布形态的描述性指标偏度、峰度4.2 频数分析Analyze——Descriptive Statistics——Frequencies4.3描述性统计量Analyze——Descriptive Statistics——Frequencies输出结果：4.4 探索性数据分析基本思路：在统计分析时应尽量减少数据中存在的少量异常值对分析结果的影响。
只讲Explore命令：（1）异常值检验（2）分布正太性检验（3）方差齐性检验检验各观测变量在控制变量不同水平下的方差是否相等。
4.4.1（探索性数据分析）操作步骤Analyze——Descriptive Statistics——Explore齐性检验第五章统计推断统计推断内容：参数估计、假设检验。
参数估计：研究一个随机变量，推断它的数量特征和变动模式。
假设检验：检验随机变量的数量特征和变动模式是否符合事先所做的假设。
共同特点：对总体都不很了解，都是利用部分样本所提供的信息对总体的数量特征做出估计或判断。
所以，统计推断的过程必定伴有某种程度的不确定性，需要用概率来表示其可靠程度。
5.1 参数估计5.2单样本t检验用于对总体均值进行检验。
前提：样本来自的总体服从或近似服从正态分布。
检验我国上市公司的平均资产负债比是否为0.5 Analyze——Compare means——One-Sample T Test,Test value设为0.5上表1给出了资产负债率描述统计量。
从表可知，上市公司资产负债率平均为0.4677，标准差为0.16773，均值标准误差为0.00945。
上表2给出了单样本t检验结果。
从表中可以看到t统计量为-3..413，自由度为314，p值为0.01。
由于p值小于显著性水平0.05，所以拒绝上市公司资产负债率平均为0.5的原假设。
另外，单样本t检验还5.3 两独立样本t检验对两个不同总体均值之间的差异性（样本均值之差）是否显著进行检验。
前提：样本来自的总体服从或近似服从正态分布；两样本相互独立。
注意：要检验方差齐性。
（自带）Analyze——Compare means——Dependent-Sample T Test,输出结果：5.4 配对样本t检验利用来自某两个总体的配对样本，推断两个总体的均值是否存在显著差异。
特征：第一，两组样本的样本数相同；第二，两组样本观测值的先后顺序一一对应。
例如：检验某学校学生进行培训前后学生学习成绩有无显著变化。
两个样本具有一对一的配对关系Analyze——Compare means——Paird-Sample T Test输出结果：第六章 方差分析也是一种假设检验，它是对全部样本观测值的变动进行分解，将某种控制因素下各组样本的观测值之间可能存在的由该因素导致的系统性误差与随机误差加以比较，据以推断各组样本之间是否存在显著差异。
若存在显著差异，则说明该因素对各总体的影响是显著的。
● 方差分析的主要目的是通过对方差的比较来检验多个均值之间差异的显著性。
● 可以看作t 检验的扩展，只比较两个均值时与t 检验等价。
方差分析有三个基本概念：观测变量、因素和水平。
观测变量（因变量）：实际测量的、作为结果的变量，是进行方差分析所研究的对象。
因素（自变量）：作为原因的、把观测结果分成几个组以进行比较的变量，例如奖金水平。
水平：因素的不同表现，即每个自变量的不同取值称为因素的水平。
根据观测变量的个数分类：单变量方差分析和多变量方差分析； 根据因素的个数分类：单因素方差分析和多因素方差分析。
● 只有一个因素变量的方差分析称为单因素方差分析。
● 研究多个因素变量对因变量的影响的方差分析称为多因素方差分析，其中最简单的情况是双因素方差分析。
6.2 单因素单变量方差分析（One-way ANOV A ）● 单因素方差分析：模型中有一个自变量（因素）和一个观测变量。
● 其实就是关于在一个影响因素的不同水平下，观测变量均值差异的显著性检验。
SST=SSB+SSESST:观测变量的总离差平方和SSB:组间离差平方和SSE:组内离差平方和/(1)/()MSB SSB r F MSE SSE n r -==- 方差分析需满足的假设条件：● 样本是独立的随机样本。
● 各样本皆来自正态总体。
对于因素的每一个水平，其观察值是来自服从正态分布总体的简单随机样本。
总体方差具有齐性，即各总体方差相等。
各组观察数据是从具有相同方差的总体中抽取的。
某汽车经销商为研究东部、西部和中部地区市场上汽车销量是否存在显著差异原假设：H0：12...ru u u===6.2.2 单因素单变量方差分析（One-way ANOVA）（操作步骤）Analyze——Compare means——One-Way ANOV A输出结果：（假设一般为没有显著性差异）描述销量N 均值标准差标准误均值的95% 置信区间极小值极大值下限上限西10 157.90 22.278 7.045 141.96 173.84 120 194 中9 176.44 19.717 6.572 161.29 191.60 135 198 东7 196.14 30.927 11.689 167.54 224.75 145 224 总数26 174.62 27.845 5.461 163.37 185.86 120 224方差齐性检验销量Levene 统计量df1 df2 显著性1.262 2 23 .302ANOV A销量平方和df 均方 F 显著性组间（组合）6068.174 2 3034.087 5.241 .013 线性项未加权的6022.125 1 6022.125 10.402 .004加权的6066.237 1 6066.237 10.478 .004偏差 1.937 1 1.937 .003 .954对比系数对比地区西中东1 1 1 -12 .5 -1 .5在此之后检验6.3 多因素单变量方差分析同时研究多种因素对观测变量的影响，就是多因素方差分析。
例如，研究汽车销量问题，对汽车销量的影响很可能不仅受地区因素的影响，还受广告、居民收入以及消费偏好等其他因素的影响。
交互效应：各个因素不同水平的搭配所产生的新的影响。
主效应：各个因素对观测变量的单独影响。
SST SSA SSB SSAB SSE =+++ SST ：观测变量的总变动SSA ：因素A 引起的观测变量的变动 SSB ：因素B 引起的观测变量的变动SSAB ：因素A 和因素B 的交互效应引起的观测变量的变动 SSE ：随机因素引起的观测变量的变动如果其中某种因素引起的观测变量的变动占观测变量总变动的比例足够大，则可以认为该因素变量对观测变量的影响是显著的。
/(1)/(1)A MSA SSA r F MSE SSE rs l -==-/(1)/(1)B MSB SSB r F MSE SSE rs l -==- /(1)(1)/(1)AB MSAB SSAB r s F MSE SSE rs l --==-6.3.2 固定效应、随机效应和协变量 根据可控性分为：固定效应、随机效应固定效应：因素变量的各个水平可以严格控制，它们对观测变量的影响是固定的。
如产品定价、广告类型。
随机效应：因素变量的各个水平无法严格控制，它们对观测变量的影响是随机的。
如气候条件等。
协变量：像居民收入这样的无法控制其水平的连续型变量在方差分析中通常叫做协变量。
6.3.3 操作步骤1. 提出零假设和备择假设。
双因素方差分析可以同时检验两组或三组零假设和备择假设。
要说明因素A有无显著影响，就是检验如下假设：H0：因素A不同水平下观测变量的总体均值无显著差异。
H1：因素A不同水平下观测变量的总体均值存在显著差异。
要说明因素B有无显著影响，就是检验如下假设：H0：因素B不同水平下观测变量的总体均值无显著差异。
H1：因素B不同水平下观测变量的总体均值存在显著差异。
在有交互效应的双因素方差中，要说明两个因素的交互效应是否显著，还要检验第三组零假设和备择假设：H0：因素A和因素B的交互效应对观测变量的总体均值无显著差异。
H1：因素A和因素B的交互效应对观测变量的总体均值存在显著差异。
6.3.3 多因素单变量方差分析操作步骤Analyze——General Linear Model——Univariate结果输出：主体间因子值标签N地区 1 西102 中93 东7广告 1 82 83 10描述性统计量因变量:销量地区广告均值标准偏差N西 1 179.33 13.317 32 162.75 7.136 43 130.00 8.718 3总计157.90 22.278 10主体间效应的检验因变量:销量源III 型平方和df 均方 F Sig.校正模型14047.571a8 1755.946 5.594 .001截距770802.552 1 770802.552 2455.437 .000region 7149.781 2 3574.891 11.388 .001ad 7625.708 2 3812.854 12.146 .001region * ad 637.741 4 159.435 .508 .731误差5336.583 17 313.917总计812138.000 26校正的总计19384.154（以25上三个之和）a. R 方= .725（调整R 方= .595）Model：用户建立的模型能够解释的变差。