单因素方差分析非量表

单因素方差分析非量表
方差分析(单因素方差分析),用于分析定类数据与定量数据之间
的关系情况。

例如研究人员想知道三组学生的智商平均值是否有显著差异。

方差分析可用于多组数据,比如本科以下,本科,本科以上共三
组的差异;而下述t检验仅可对比两组数据的差异。

异常值：如果数据有异常值，比如本身数据全部应该大于0，但却出现小于0的数字【可使用SPSSAU通用方法里的频数分析，或者
描述分析等进行检查】。

可以使用SPSSAU“数据处理”模块下的异
常值处理，右侧分析框可以设置“判断标准”
如有异常值，可以对异常值进行处理设为Null或者用平均值、
中位数、众数、随机数等进行填补。

正态分布：方差分析理论上是要求数据服从正态分布的，但是理论上的正态分布很难满足，数据接近于正态分布更符合实际情况，因此接近正态分布的数据直接使用方差分析即可，也可以说方差分析对于正态性的要求是稳健的。

方差齐性：一般来讲，方差轻微不齐仅会对方差分析的结论有少许影响。

如果方差不齐可以使用其他分析方法，例如：Welch anova、Brown-Forsythe anova。

方差分析是研究不同组别的差异，比如不同学历时满意度的差异。

因此数据格式中一定需要有组别X（比如学历）和分析项Y（比如满
意度）。

有时候只有分析项（比如3个分析项），但是现在希望此3个分
析项的差异，那么就需要对数据进行改造，自己加入一列‘组别’，然后把数据重叠起来得到分析项Y。