Spss之单因素方差分析
SPSS——单因素方差分析详解
SPSS——单因素方差分析详解单因素方差分析（One-Way ANOVA）常用于比较两个或更多组之间的平均差异是否显著。
本文将详细介绍单因素方差分析的原理、步骤和结果解读。
一、原理：单因素方差分析通过比较组间方差（Treatment Variance）与组内方差（Error Variance）的大小来判断不同组间的平均差异是否显著。
组间方差反映了不同组之间的平均差异，而组内方差反映了同一组内个体之间的随机波动。
如果组间方差显著大于组内方差，则可以判断不同组间的平均差异是显著的。
二、步骤：1.收集数据：首先确定研究问题和目的，然后根据实际情况设计并收集数据。
例如，我们想比较三个不同品牌的手机的待机时间是否有显著差异，需要收集每个品牌手机的待机时间数据。
2.建立假设：根据研究问题和数据的特点，建立相应的零假设（H0）和备择假设（Ha）。
在单因素方差分析中，零假设通常是所有组的平均值相等，备择假设则是至少有一组平均值与其他组不等。
4.分析结果解读：SPSS输出了一系列统计结果，包括方差分析表、平均值表、多重比较和效应大小等信息。
关键的统计结果包括F值、P值和ETA方。
-方差分析表：用于比较组间方差和组内方差的大小。
方差分析表中的F值表示组间方差除以组内方差的比值，F值越大说明组间差异越显著。
-P值：用于判断F值的显著性。
如果P值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则拒绝零假设，即认为不同组间的平均差异是显著的。
-ETA方：代表效应大小程度。
ETA方越大说明组间的差异对总变异的解释程度越大，即差异的效应越显著。
5. 多重比较：如果方差分析结果显著，需要进行多重比较来确定具体哪些组之间存在显著差异。
SPSS提供了多种多重比较方法，包括Tukey HSD、Scheffe和Bonferroni等。
三、结果解读：对方差分析的结果进行解读时，需要综合考虑F值、P值、ETA方和多重比较结果。
1.F值和P值：-如果F值显著（P值小于设定显著性水平），则可以得出不同组间的平均差异是显著的结论。
用SPSS进行单因素方差分析和多重比较
用SPSS进行单因素方差分析和多重比较．单因素方差分析SPSS——单因素方差分析也称作一维方差分析。
它检验由单一因素影响的一个单因素方差分析因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计)(或几个相互独立的平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性意义。
还可以对该因素的若干水过程要求因变量属于正差异进行分析，即进行均值的多重比较。
One-Way ANOVA 态分布总体。
如果因变量的分布明显的是非正态，不能使用该过程，而应该使Repeated Measu用非参数分析过程。
如果几个因变量之间彼此不独立，应该用过程。
re][例子所示。
调查不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫的数量，数据如表1-11-1图分析水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性是否存在显著性差异。
）启动分析过程2”项，”项，在下拉菜单中点击“Compare Means 点击主菜单“Analyze在右拉式菜单中点击“0ne-Way ANOVA”项，系统。
打开单因素方差分析设置窗口如图1-2单因素方差分析窗口1-2 图）设置分析变量3”框中。
本选择一个或多个因子变量进入“Dependent List 因变量: 例选择“幼虫”。
Factor”框中。
本例选择“品种”选择一个因素变量进入因素变量: “）设置多项式比较4所示的对话框。
该对话框用”按钮，将打开如图单击“Contrasts1-3于设置均值的多项式比较。
”对话框图Contrasts“1-3定义多项式的步骤为：中显示1-3 均值的多项式比较是包括两个或更多个均值的比较。
例如图值的 H0：第一组均mean1-1×mean2”的值，检验的假设的是要求计算“1.1×”过程允许进倍与第二组的均值相等。
单因素方差分析的“0ne-Way ANOVA1.1次的均值多项式比较。
多项式的系数需要由读者自己根据研究的需要行高达5输入。
具体的操作步骤如下：”参数框。
Degree 选中“Polynomial”复选项，该操作激活其右面的“①”线参数框右面的向下箭头展开阶次菜单，可以选择“Linear 单击Degree②”五次多项式。
SPSS实验3-单因素方差分析
SPSS作业3：方差分析不同学校专业类别对报名人数的分析（一）单因素方差分析基本操作：（1）选择菜单Analyz e－Compare means―One-Way ANOVA；（2）分别选择“报名人数”“专业类别”和“报名人数”“学校”做分析，结果如下：a.专业类别对报名人数的单因素方差分析结果b.不同学校对报名人数的单因素方差分析结果1分析：提出零假设―选择检验统计量―计算检验统计量的观测值及概率p值―给出显著性水平a，做出决策。
零假设：不同专业类别对报名人数没有显著影响；备择假设：不同专业类别对报名人数有显著影响。
图a是专业类别对报名人数的单因素方差分析结果。
可以看出，报名人数的总离差平方和为2.617E8；如果仅考虑专业类别单个因素的影响，则报名人数总变差中，专业类别可解释的变差为5.866E7，抽样误差引起的变差为2.030E8，他们的方差分别为1.955E7和1450230.159，相除所得的F统计量为13.483，对应的p值近似为0。
如果显著水平为a=0.05,由于p值小于a，则应拒绝原假设，认为不同专业类别对报名人数产生了显著影响，它对报名人数的影响效应应不全为0。
零假设：不同学校对报名人数没有显著影响：备择假设：不同学校对报名人数有显著影响。
图b是不同学校对报名人数的单因素方差分析结果。
可以看出，报名人数的总离差平方和为2.617E8；如果仅考虑学校单个因素的影响，则报名人数总变差中，不同学校可解释的变差为9.265E7，抽样误差引起的变差为1.690E8，他们的方差分别为5450179.739和1341587.302，相除所得的F统计量为4.062，对应的p值近似为0。
如果显著水平为a=0.05,由于p值小于a，则应拒绝原假设，认为不同学校对报名人数产生了显著影响，它对报名人数的影响效应应不全为0。
（二）单因素方差的进一步分析基本操作：在Optio n、Post Hoc、Contrasts框中，选择所需要的计算值，结果如下：不同专业类别对报名人数的基本描述统计量及95%置信区间2分析：在4中不同专业类别中，各有36个样本，其中，经管类的报名人数最多，其次是理工类，然后是艺术类，最少的是文学类。
用SPSS进行单因素方差分析和多重比较
用SPSS进行单因素方差分析和多重比较20学分
一、问题描述
本研究旨在探讨应用不同管理模式(A、B、C三种)对企业的管理效果。
二、研究假设
1、应用不同管理模式会对企业的管理效果产生影响。
2、A、B、C三种管理模式对企业的管理效果有显著差异。
三、研究方法
本研究采用SPSS进行单因素方差分析和多重比较。
四、数据分析
1、用SPSS分析单因素方差分析，结果如下：
表1单因素方差分析检验结果
检验项目，F，F检验结果
:--:，:--:，:--:
总体方差检验，11.56，P<0.001
结果表明，管理模式对企业的管理效果有显著差异
（F=11.56,p<0.001）。
2、多重比较结果如下：
表2多重比较结果
比较组，比较结果，LSD-t
:--:，:--:，:--:
A与B，14.78*，1.96
A与C，21.14*，1.96
B与C，6.36*，1.96
*P<0.001
比较结果显示，A(17.48)组的管理效果要优于B(2.70)组，要优于
C(－3.66)组；B(2.70)组的管理效果要优于C（－3.66）组（P<0.001）。
五、结论
综上所述，本研究采用SPSS进行单因素方差分析和多重比较，结果
表明，应用不同管理模式会对企业的管理效果产生显著影响，A组的管理
效果要优于B组和C组，而B组的管理效果也要优于C组。
单因素方差分析-SPSS
实用文档
13
多重比较（SNK法）
2007.01
均数
实用文档
P值
14
表1 不同年级学生的学习策略水平单因素方差分析
2007.01
实用文档
15
2007.01
实用文档
3
2007.01
实用文档
4
One-Way ANOVA 对话框
2007.01
实用文档
5
Post Hoc Multiple Comparisons 对话
框
2007.01
实用文档
6
Option对话框
2007.01
实用文档
7
点击“OK”，运行结果
2007.01
实用文档
8
➢ 结果输出
单因素方差分析
2007.01
实用文档
1
SPSS单因素方差分析过程名
完全随机设计方差分析：
Analyze →Compare Means→One－Way ANOVA
2007.01
实用文档
2
完全随机设计资料的方差分析One-Way ANOVA
对不同年级，学生的学习策略水平（测评之和）进 行单因素方差分析，并进行多种比较。
2007.01
实用文档
9
基本统计描述
标准误
最小值
均数
例数
标准差
均数95%可信区间
最大值
2007.01
实用文档
10
方差齐性检验
Levene
统计1
方差分析表
组间
平方 和
自由 度
均方
F值 P值
组内
2007.01
实用文档
12
SPSS中的单因素方差分析
SPSS中的单因素方差分析单因素方差分析（One-way ANOVA）是一种常用的统计方法，用于比较不同组之间的平均数差异是否显著。
本文将介绍SPSS中进行单因素方差分析的步骤和结果解读。
首先，我们需要准备数据。
假设我们有一个实验，想要比较三种不同根据不同学习方法进行学习的组之间的学习成绩差异。
我们随机选择了30个参与者，将他们以随机方式分成三组，分别进行不同训练方法的学习。
每个参与者在学习结束后会得到一个学习成绩。
我们将数据录入SPSS，将每个组的学习成绩作为一个变量，并将组别作为因素变量。
确保数据已经正确输入后，我们可以进行单因素方差分析。
1. 打开SPSS软件，点击"Analyze"，然后选择"General Linear Model"，再选择"One-Way ANOVA"。
2. 在弹出的对话框中，将变量选择为因变量，将因素选择为分组变量。
点击"Options"来选择分析的选项，比如描述性统计和效应大小指标。
3.点击"OK"进行分析。
在分析结果会显示出表格，其中包含了各个组的均值、方差、诸如F值和p值等统计指标。
根据分析结果，我们可以得到以下结论：-F值：根据单因素方差分析的结果表格，我们可以看到F值。
F值是一种比较不同组均值变异性的度量。
F值越大，说明组之间的平均差异越显著。
-p值：p值是用来判断组别之间的差异是否显著的指标。
在单因素方差分析中，我们通常关注的是p值是否小于0.05（或者0.01，根据研究需要），小于这个阈值说明组别之间的差异是显著的。
根据我们的假设，在我们的实验中，不同学习方法对学习成绩有显著影响。
通过SPSS的单因素方差分析，我们可以得到以下结论：-F值：在我们的实验中，F值为10.41、这个结果意味着不同学习方法组之间的学习成绩有显著差异。
-p值：p值为0.001，在我们的显著水平0.05下，p值小于阈值，说明组别之间的学习成绩差异是显著的。
SPSS中的单因素方差分析(One-Way Anova)
SPSS统计分析软件应用一、SPSS中的单因素方差分析(One-Way Anova) （一）基本原理单因素方差分析也即一维方差分析，是检验由单一因素影响的多组样本某因变量的均值是否有显著差异的问题，如各组之间有显著差异，说明这个因素（分类变量）对因变量是有显著影响的，因素的不同水平会影响到因变量的取值。
（二）实验工具SPSS for Windows（三）试验方法例：某灯泡厂用四种不同配料方案制成的灯丝（filament），生产了四批灯泡。
在每批灯泡中随机地抽取若干个灯泡测其使用寿命（单位：小时hours），数据列于下表，现在想知道，对于这四种灯丝生产的灯泡，其使用寿命有无显著差异。
（四）不使用选择项操作步骤（1）在数据窗建立数据文件，定义两个变量并输入数据，这两个变量是：filament变量，数值型，取值1、2、3、4分别代表甲、乙、丙、丁，格式为F1.0，标签为“灯丝”。
Hours变量，数值型，其值为灯泡的使用寿命，单位是小时，格式为F4.0，标签为“灯泡使用寿命”。
（2）按Analyze，然后Compared Means，然后One-Way Anova 的顺序单击，打开“单因素方差分析”主对话框。
（3）从左边源变量框中选取变量hours，然后按向右箭头，所选去的变量hours即进入Dependent List框中。
（4）从左边源变量框中选取变量filament，然后按向右箭头，所选取的变量folament即进入Factor框中。
（5）在主对话框中，单击“OK”提交进行。
（五）输出结果及分析灯泡使用寿命的单因素方差分析结果该表各部分说明如下：第一列：方差来源，Between Groups是组间变差，Within Groups 是组内变差，Total是总变差。
第二列：离差平方和，组间离差平方和为39776.46，组内离差平方和为178088.9，总离差平方和为217865.4，是组间离差平方和与组内离差平方和相加而得。
!!!)SPSS单因素方差分析
SPSS--单因素方差分析单因素方差分析也称作一维方差分析。
单因素方差分析是两个样本平均数比较的引伸，是指对单因素试验结果进行分析，检验因素对试验结果有无显著性影响的方法。
它是用来检验多个平均数之间的差异，从而确定因素对试验结果有无显著性影响的一种统计方法。
单因素方差分析（one-way ANOVA）,用于完全随机设计的多个样本均数间的比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。
采用One-way ANOVA过程要求：因变量属于正态分布总体，若因变量的分布明显是非正态，应该用非参数分析过程。
若对被观测对象的试验不是随机分组的，而是进行的重复测量形成几个彼此不独立的变量，应该用Repeated Measure菜单项，进行重复测量方差分析，条件满足时，还可以进行趋势分析。
[例子]调查不同水稻品种百丛中“稻纵卷叶螟”幼虫的数量，数据如表1-1所示。
分析水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性是否存在显著性差异。
表1-1不同水稻品种百丛中“稻纵卷叶螟”幼虫数（个/100丛）1建立因变量“虫数”和因素水平变量“品种”，然后在数据编辑窗口中输入对应的数值。
变量格式如表1－2和图1-1所示。
或者打开已存在的数据文件“虫数.sav”。
图1-12）启动分析过程从菜单中选择：分析 > 比较均值 > 单因素 ANOVA。
打开单因素方差分析对话框，如图1-2。
图1-2单因素方差分析窗口3）设置分析变量在这个对话框中，将因变量（观测变量）放到“因变量列表”框中，本例选择“虫数”。
将因素变量（自变量）放到“因子”框中。
本例选择“品种”。
4）设置多项式比较（一般选择缺省值）单击“对比”按钮，将打开如图1-3所示的对话框。
该对话框用于设置均值的多项式比较。
图1-3“对比”对话框定义多项式的步骤为：均值的多项式比较是包括两个或更多个均值的比较。
例如图1-3中显示的是要求计算“1.1×mean1-1×mean2”的值，检验的假设H0：第一组均值的1.1倍与第二组的均值相等。
SPSS中的单因素方差分析(One-Way Anova)
SPSS中的单因素方差分析（One-Way Anova）SPSS中的单因素方差分析(One-Way Anova) 一、基本原理单因素方差分析也即一维方差分析，是检验由单一因素影响的多组样本某因变量的均值是否有显著差异的问题，如各组之间有显著差异，说明这个因素(分类变量)对因变量是有显著影响的，因素的不同水平会影响到因变量的取值。
二、实验工具SPSS for Windows三、试验方法例:某灯泡厂用四种不同配料方案制成的灯丝(filament)，生产了四批灯泡。
在每批灯泡中随机地抽取若干个灯泡测其使用寿命(单位:小时hours)，数据列于下表，现在想知道，对于这四种灯丝生产的灯泡，其使用寿命有无显著差异。
灯泡 1 2 3 4 5 6 7 8 灯丝甲 1600 1610 1650 1680 1700 1700 1780乙 1500 1640 1400 1700 1750丙 1640 1550 1600 1620 1640 1600 1740 1800丁 1510 1520 1530 1570 1640 1680 四、不使用选择项操作步骤(1)在数据窗建立数据文件，定义两个变量并输入数据，这两个变量是:filament变量，数值型，取值1、2、3、4分别代表甲、乙、丙、丁，格式为F1.0，标签为“灯丝”。
Hours变量，数值型，其值为灯泡的使用寿命，单位是小时，格式为F4.0，标签为“灯泡使用寿命”。
(2)按Analyze，然后Compared Means，然后One-Way Anova的顺序单击，打开“单因素方差分析”主对话框。
(3)从左边源变量框中选取变量hours，然后按向右箭头，所选去的变量hours 即进入Dependent List框中。
(4)从左边源变量框中选取变量filament，然后按向右箭头，所选取的变量folament即进入Factor框中。
(5)在主对话框中，单击“OK”提交进行。
48单因素方差分析的SPSS实现
5
43014..267.6
40.7 31.5
394.80.7
42.9
373.91.5
45.4
384.82.9
44.3
53164..385.4
54.2 46.0
414.24.3
45.9
42.合2 计(Ti )
514.311.2
4355.04.2
494.9 4
)
合计 1 1 1 1
1 1 1 1
2023/12/28
2
表1 三组战士的第一秒用力肺活量(L)
对照组 锻炼组 药物组 合计
3.25
3.66
3.44
3.32
3.64
3.62
3.29
3.48
3.48
3.343.48
3.52
3.64
3.20
3.60
3.60
3.62
3.32
3.28
3.56
3.44
3.52
3.44
3.16
3.26
3.82
3.28
3
2.随机区组（或单位组、配伍组）设计的方差分析
例4-2 下表是11名战士在不同海拔高度的血氨
值( mol L )。试作方差分析
表 4-6 不同海拔高表度4-的6 血不氨同值海(拔m高o度l 的L血氨)值( mol L
平原 战士编号
1
32.7 2
3500平m原
32.7
33.735.4
3450500m0m
33.7
353.49.2
4500m
39.2 57.2
35.4 3
33.3
4 5
44.8 6
32.3 7
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SPSS之单因素方差分析
将多个指标数据按上表列出形成Excel表（待用），如果需要对每个指标分别进行单因素方差分析如此录入数据方便后续操作
2.Spss声明：切入变量视图→填写组别、指标等→设置小数位数、值代表的含义（方便结果解读）
3.设置完毕，切入数据视图→复制、粘贴Excel中数据（不需要选中标题行）到对应位置
4.点击“分析”→“描述统计”→“探索”，弹出对话框→如图，将组别放入因子列表，需进行方差分析的指标（每次只
能分析一个指标）放入因变量列表→点击“绘制”→勾选“带检验的正态图”，“继续“→确定→输出结果
5.进行正态检验→找到正态性检验表格→看p值→均大于0.05则满足正态性分布
6.进行方差齐性检验、单因素方差分析
分析→比较均值→单因素方差分析→单因素方差分析对话框→点击”两两比较”→两两比较对话框→勾选”SNK“、”LSD“→”继续“→点击”选项“→单因素anova：选项对话框→勾选”描述性“、”方差同质性检验（方差齐性检验）“、”Welch（近似F检验）“→”继续“→确定→输出结果
7.结果分析：描述——显示均值、标准差；方差齐性检验——显著性大于0.05——方差齐；单因素方差分析——F
值、显著性；多重比较（LSD）检验（常用）——显著性、I、J（不同组别）、均值差（I-J）——比较差异性以及总体均值孰大孰小。