单因素方差分析SPSS字母标记

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。

SPSS：单因素重复测量方差分析（史上最详细教程）

SPSS：单因素重复测量方差分析（史上最详细教程）一、问题与数据研究者招募了10名研究对象，研究对象进行了6个月的锻炼干预。

CRP浓度共测量了3次：干预前的CRP浓度——crp_pre；干预中（3个月）——crp_mid；干预后（6个月）——crp_post。

这三个时间点代表了受试者内因素“时间”的三个水平，因变量是CRP的浓度，单位是mg/L。

部分数据如下：二、对问题的分析使用One-way Repeated Measures Anova进行分析时，需要考虑6个假设。

对研究设计的假设：假设1：因变量唯一，且为连续变量；假设2：受试者内因素（Within-Subject Factor）有3个或以上的水平。

注：在重复测量的方差分析模型中，对同一个体相同变量的不同次观测结果被视为一组，用于区分重复测量次数的变量被称为受试者内因素，受试者内因素实际上是自变量。

对数据的假设：假设3：受试者内因素的各个水平，因变量没有极端异常值；假设4：受试者内因素的各个水平，因变量需服从近似正态分布；假设5：对于受试者内因素的各个水平组合而言，因变量的方差协方差矩阵相等，也称为球形假设。

三、思维导图(点击图片可查看大图) 四、对假设的判断在分析时，如何考虑和处理这5个假设呢？由于假设1-2都是对研究设计的假设，需要研究者根据研究设计进行判断，所以我们主要对数据的假设3-5进行检验。

(一) 检验假设3和假设4的SPSS操作1. 在主菜单点击Analyze > Descriptive Statistics > Explore...，如下图：2. 出现Explore对话框，将crp_pre、crp_mid和crp_post选入Dependent List，点击Plots；3. 出现下图Plots对话框；4. 在Boxplots下选择Dependents together，去掉Descriptive下Stem-和-leaf，选择Normality plots with tests，点击Continue；5. 回到Explore主对话框，在Display下方选择Plots，点击OK。

SPSS单因素方差分析步骤(单因素显著性分析步骤)

spss教程：单因素方差分析用来测试某一个控制变量的不同水平是否给观察变量造成显著差异和变动。

方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。

所以方差分析就是研究不同水平下各个总体的均值是否有显著的差异。

统计推断方法是计算F统计量，进行F检验，总的变异平方和 SST，控制变量引起的离差SSA（Between Group离差平方和），另一部分随机变量引起的SSE（组内Within Group离差平方和），SST=SSA+SSE。

方法/步骤1.计算检验统计量的观察值和概率P_值：Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零假设，认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则相反，即没有差异。

2.方差齐性检验：控制变量不同水平下各观察变量总体方差是否相等进行分析。

采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance），原假设“各水平下观察变量总体的方差无显著差异，思路同spss两独立样本t检验中的方差分析”。

图中相伴概率0.515大于显著性水平0.05，故认为总体方差相等。

趋势检验：趋势检验可以分析随着控制变量水平的变化，观测变量值变化的总体趋势是怎样的，线性变化，二次、三次等多项式。

趋势检验可以帮助人们从另一个角度把握控制变量不同水平对观察变量总体作用的程度。

图中线性相伴概率为0小于显著性水平0.05，故不符合线性关系。

3.多重比较检验：单因素方差分析只能够判断控制变量是否对观察变量产生了显著影响，多重比较检验可以进一步确定控制变量的不同水平对观察变量的影响程度如何，那个水平显著，哪个不显著。

常用LSD、S-N-K方法。

LSD方法检测灵敏度是最高的，但也容易导致第一类错误（弃真）增大，观察图中结果，在LSD项中，报纸与广播没有显著差异，但在别的方法中，广告只与宣传有显著差异。

4.相似性子集：由图可知，划分的子集结果是一样的。

通常在相似性子集划分时多采用S-N-K方法的结论。

单因素方差分析spss

单因素方差分析 SPSS简介SPSS（统计软件包社会科学）是一款功能强大的统计软件，广泛应用于社会科学研究领域。

在此文档中，我们将介绍如何使用SPSS进行单因素方差分析（One-way ANOVA）。

单因素方差分析单因素方差分析是一种统计方法，用于比较两个或更多个组之间的均值差异。

它的基本原理是将总体均值差异分解为组内变异和组间变异两部分。

通过比较组间变异与组内变异的大小，我们可以判断组之间是否存在显著差异。

在进行单因素方差分析之前，我们需要满足以下前提条件： 1. 数据应该来自正态分布的总体。

2. 等方差性：各组之间的方差应该是相等的。

3. 独立性：不同组之间的个体应该是相互独立的。

SPSS使用步骤以下是在SPSS中进行单因素方差分析的步骤。

步骤1：导入数据首先，打开SPSS软件并导入包含需要进行单因素方差分析的数据的文件。

选择“打开文件”选项，然后选择相应的数据文件。

步骤2：设置变量在SPSS中，我们需要将需要进行单因素方差分析的变量设置为“因子变量”（Factor Variable）。

选择“数据”菜单中的“变量视图”，然后选择需要进行单因素方差分析的变量，在“类型”一栏中选择“因子”。

步骤3：进行单因素方差分析选择“分析”菜单中的“比较手段”选项，然后选择“单因素方差”。

步骤4：指定变量在单因素方差分析对话框中，将需要进行分析的因子变量移动到“因子”框中。

步骤5：选项设置在单因素方差分析对话框中，可以设置一些可选参数，如：显示描述性统计信息、绘制盒须图等。

根据需要对这些选项进行设置。

步骤6：结果解读点击“确定”按钮后，SPSS将执行单因素方差分析并生成结果输出。

在输出窗口中，可以看到各组的均值、标准差和方差等统计指标。

同时，还会显示组间变异和组内变异的F统计量、p值和显著性水平。

结论单因素方差分析是一种用于比较多个组间均值差异的统计方法。

通过SPSS软件，我们可以轻松地进行单因素方差分析，并获取分析结果。

方差分析大小写字母的意义

方差分析大小写字母的意义
显著性差异字母标记法
首先将全部平均数从大到小依次排列，然后在最大的平均数上标上字母a；
·并将该平均数与以下各平均数相比，凡相差不显著的，都标上字母a，直至某一个与之相差显著的平均数，标记字母b；
再以该标有b的该平均数为标准，与上方各个比它大的平均数比较，凡不显著的也一律标以字母b；再以标有b的最大平均数为标准，与以下各未标记的平均数比，凡不显著的继续标以字母b，直至遇到某一个与其差异显著的平均数标记c。

凡有一个相同标记字母的即为差异不显著,凡具不同标记字母的即为差异显著.
一般小写字母表示显著水平α=0.05；大写字母表示显著水平α=0.01
简单举个栗子
分析一下过去一年每个月我的体重变化是否显著。

应该还蛮有趣的。

这里就用SPSS来做单因素方差分析。

是因为我感觉结果会清晰一些。

当然实现的方法太多。

spss方差分析报告操作示范-步骤-例子

第五节方差分析的SPSS操作一、完全随机设计的单因素方差分析1．数据采用本章第二节所用的例1中的数据，在数据中定义一个group变量来表示五个不同的组，变量math表示学生的数学成绩。

数据输入格式如图6－3（为了节省空间，只显示部分数据的输入）：图 6-3 单因素方差分析数据输入将上述数据文件保存为“6-6-1.sav”。

2．理论分析要比较不同组学生成绩平均值之间是否存在显著性差异，从上面数据来看，总共分了5个组，也就是说要解决比较多个组（两组以上）的平均数是否有显著的问题。

从要分析的数据来看，不同组学生成绩之间可看作相互独立，学生的成绩可以假设从总体上服从正态分布，在各组方差满足齐性的条件下，可以用单因素的方差分析来解决这一问题。

单因素方差分析不仅可以检验多组均值之间是否存在差异，同时还可进一步采取多种方法进行多重比较，发现存在差异的究竟是哪些均值。

3．单因素方差分析过程（1）主效应的检验假如我们现在想检验五组被试的数学成绩（math）的均值差异是否显著性，可依下列操作进行。

①单击主菜单Analyze/Compare Means/One-Way Anova…，进入主对话框，请把math选入到因变量表列（Dependent list）中去，把group选入到因素（factor）中去，如图6-4所示：图6-4：One-Way Anova主对话框②对于方差分析，要求数据服从正态分布和不同组数据方差齐性，对于正态性的假设在后面非参数检验一章再具体介绍；One-Way Anova可以对数据进行方差齐性的检验，单击铵钮Options，进入它的主对话框，在Homogeneity-of-variance项上选中即可。

设置如下图6-5所示：图6-5：One-Way Anova的Options对话框点击Continue，返回主对话框。

③在主对话框中点击OK，得到单因素方差分析结果4．结果及解释（1）输出方差齐性检验结果Test of Homogeneity of VariancesMATHLevene Statistic df1 df2 Sig.1.238 4 35 .313上表结果显示，Levene方差齐性检验统计量的值为1.238，Sig=0.313>0.05，所以五个组的方差满足方差齐性的前提条件，如果不满足方差齐性的前提条件，后面方差分析计算F统计量的方法要稍微复杂，本章我们只考虑方差齐性条件满足的情况。

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。

单因素方差分析，我见过的最详细SPSS教程，医咖会文章

单因素方差分析，我见过的最详细SPSS教程，医咖会文章单因素方差分析，我见过的最详细SPSS教程发布时间：2017-07-03 14:08:02 最近更新：2017-07-04 来源：医咖会内容概要：1. (5)点击Continue，返回One-Way ANOVA对话框。

2. 如果是，用正确值进行替换并重新进行检验；。

3. 假设2：有一个包含2个及以上分类、且组别间相互独立的自变量；。

一、问题与数据有研究者认为，体力活动较多的人能更好地应对职场的压力。

为了验证这一理论，某研究招募了31名受试者，测量了他们每周进行体力活动的时间(分钟)，以及应对职场压力的能力。

根据体力活动的时间数，受试者被分为4组：久坐组、低、中、高体力活动组，变量名为group。

利用Likert量表调查的总得分来评估应对职场压力的能力，分数越高，表明应对职场压力的能力越强，变量名为coping_stress。

应对职场压力的能力，可以简写为CWWS 得分。

研究者想知道，CWWS得分的高低是否取决于体力活动的时间，即coping_stress变量的平均得分是否随着group变量的不同而不同（部分数据如下图）？二、对问题的分析研究者想分析不同group间的coping_stress得分差异，可以采用单因素方差分析。

单因素方差分析适用于2种类型的研究设计：1）判断3个及以上独立的组间均数是否存在差异；2）判断前后变化的差值是否存在差异。

使用单因素方差分析时，需要考虑6个假设。

假设1：因变量为连续变量；假设2：有一个包含2个及以上分类、且组别间相互独立的自变量；假设3：每组间和组内的观测值相互独立；假设4：每组内没有明显异常值；假设5：每组内因变量符合正态分布；假设6：进行方差齐性检验，观察每组的方差是否相等。

那么进行单因素方差分析时，如何考虑和处理这6个假设呢？三、思维导图四、对假设的判断1.假设1：因变量为连续变量；假设2：有一个包含2个及以上分类、且组别间相独立的自变量；假设3：每组间及组内的观测值相互独立。

SPSS数据分析—单因素及多因素方差分析

t检验可以解决单样本、两个样本时的均值比较问题，但是对于两个以上样本，就不能用t检验了，而要使用方差分析。

t检验是借助t分布，方差分析是借助F分布，基于变异分解的思想进行。

在算法上，由于线性模型的引入，在SPSS中，方差分析在比较均值、一般线性模型菜单中都可以做。

在适用条件上，方差分析和两独立样本t检验一样，也分别是独立性、正态性、方差齐性。

方差检验的原假设是：
n个样本均值相同或n个样本来自同一个总体或自变量对因变量没有影响
由于是两组以上样本进行分析，那么方差分析除了要说明多个样本均值是否有差异之外，还需要进一步说明到底是哪些样本存在差异，因此需要多重比较。

一、分析—比较均值—单因素ANOVA
二、分析—一般线性模型—单变量
在一般线性模型菜单中，也可以做方差分析，并且根据线性模型的思想所做出的方差分析更加具体细致。

以上是单因素方差分析，但是实际工作中经常会碰到两个以上因素对于因变量产生影响，和单因素方差最大不同是，两个以上因素要考虑它们之间的交互作用，因此更加复杂。

SPSS中的单因素方差分析(One-WayAnova)

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中的单因素方差分析（One-WayAnova）（可编辑）

SPSS中的单因素方差分析(One-WayAnova)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。

灯泡灯丝 1 2 3 4 5 6 7 8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。

SPSS软件单因素方差分析的应用

SPSS软件单因素方差分析的应用SPSS软件单因素方差分析的应用方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA）是一种常用的统计分析方法，用于比较不同组之间的均值差异。

在SPSS软件中，通过进行单因素方差分析，可以帮助研究人员进行多组数据的比较，进而得出科学结论。

本文将介绍SPSS软件单因素方差分析的应用，并从实例中具体说明其操作步骤和结果解读。

一、SPSS软件单因素方差分析的操作步骤：1. 打开SPSS软件后，点击菜单栏中的"分析"（Analyze），再选择"比较手段"（Compare Means）中的"单因素方差"（One-Way ANOVA）。

2. 在"单因素方差"对话框中，将需要分析的变量移至“依赖变量”（Dependent List）栏目中，同时将用来分组的自变量移至“因素”（Factor）栏目中。

3. 点击"选项"（Options）按钮，可以设置进一步的分析选项，如是否输出描述统计、事后比较和效应大小等。

4. 点击"确定"（OK）按钮即可完成单因素方差分析。

二、实例分析：为了演示SPSS软件单因素方差分析在实际问题中的应用，假设一个心理学实验中，研究人员针对不同音乐类型对人的情绪变化进行了观察。

他们选择了三种不同类型的音乐，分别为古典音乐、摇滚音乐和爵士音乐，并邀请了30名受试者参与实验。

每位受试者在听完各种音乐后，需要完成一份情绪评价问卷，得分越高表示情绪变化越大。

下面我们通过SPSS软件进行单因素方差分析，来比较不同音乐类型对情绪变化的影响。

1. 打开SPSS软件，并按照上述步骤进行操作。

将受试者的情绪评分作为依赖变量，音乐类型作为因素，结果如下图所示：2. 点击“确定”后，SPSS软件会自动输出单因素方差分析的结果。

我们可以注意到，在Output窗口的“单因素方差”表格中，有三个基本的统计量：组间平方和（Between Groups Sum of Squares）、组内平方和（Within Groups Sum of Squares）和总平方和（Total Sum of Squares）。

单因素分析spss操作

单因素分析spss操作单因素分析1.采集数据1.1 首先选择variable view（变量窗）在name下输入“group”在value下输入1治疗组2对照组3对照组1.2group下输入“x ”lable 下输入“住院时间”1.3打开data view （数据窗）输入你的组别共两组为1和2组和3组1组13个样本2组13个样本3组13个样本X 代表住院时间2.分析正态性2.1 选择analysis（分析）选择descriptive statistics （描述统计量）选择explore在dependent list（自变量在此处也就是x）选择“住院时间”在factor list（分组变量）Display 要展示什么一般选择both 既要统计量又要统计图Statistics （统计量如标准差中位数四分位数等）Plots（统计图）在此图选择statistics 显示下图选择描述均数的95%的可信区间在此图选择Plots 显示下图选择normality plots with tests （检验正态性）选择OK 显示下图（分析正态性）其中sig 为显著性的意思即为P值图中Sig =0.689 sig=0.846 sig=0.730 三组sig均大于0.1 （只有sig>0.1才是正态性的资料。

）3.进行单因素分析analysis（分析）选择compare means 选择one-way ANOV A（但因素分析）显示下图选择post hoc…. （进行两两比较）选中LSD 、S-N-K 、dunnett contro lcategory 三个按钮选择options 中选中homogeneit of variance test （方差齐性检验）Test variable 即为自变量（观察对象）选中住院时间Group variable 即为组别变量选中group在此图中选择Define group 显示下图进行组别输入（输入组别数字1或2）Group1 输入1Group2 输入2 （注意1带表治疗组2代表对照组3代表对照组）Group3 输入3点continue显示下图首先方差必须齐不齐的话则无法进行比较Sig.>0.1 说明方差齐亦显示下图Sig<0.05 说明三组有统计学意义三组有差别亦显示下图其中1是有区别的组；中2是无区别的组此图中1下面的框中有口服静脉组49.6154（说明口服静脉组和其它组有区别）此图中2下面的框中有口服组90.2308 和静脉组94.7692（说明口服组和静脉组无区别）。

SPSS-单因素方差分析(ANOVA)案例解析

SPSS-单因素方差分析（ANOVA)案例解析2011-08-30 11:10这几天一直在忙电信网上营业厅用户体验优化改版事情，今天将我最近学习SPSS单因素方差分析（ANOVA分) 析，今天希望跟大家交流和分享一下：继续以上一期的样本为例，雌性老鼠和雄性老鼠，在注射毒素后，经过一段时间，观察老鼠死亡和存活情况。

研究的问题是：老鼠在注射毒液后，死亡和存活情况，会不会跟性别有关？样本数据如下所示：（a 代表雄性老鼠 b 代表雌性老鼠0 代表死亡 1 代表活着tim 代表注射毒液后，经过多长时间，观察结果）点击“分析”——比较均值———单因素AVOVA, 如下所示：从上图可以看出，只有“两个变量”可选, 对于“组别（性别）”变量不可选，这里可能需要进行“转换”对数据重新进行编码，点击“转换”—“重新编码为不同变量”将a,b" 分别用8,9 进行替换，得到如下结果”此时的8 代表a(雄性老鼠）9 代表b 雌性老鼠，我们将“生存结局”变量移入“因变量列表”框内，将“性别”移入“因子”框内，点击“两两比较”按钮，如下所示：“勾选“将定方差齐性”下面的LSD 选项，和“未假定方差齐性”下面的Tamhane's T2 选项点击继续点击“选项”按钮，如下所示：勾选“描述性”和“方差同质检验”以及均值图等选项，得到如下结果：结果分析：方差齐性检验结果，“显著性”为0，由于显著性0<0.05 所以，方差齐性不相等，在一般情况下，不能够进行方差分析但是对于SPSS来说，即使方差齐性不相等，还是可以进行方差分析的，由于此样本组少于三组，不能够进行多重样本对比从结果来看“单因素ANOV”A 分析结果，显著性0.098，由于0.098>0.05 所以可以得出结论：生存结局受性别的影响不显著很多人，对这个结果可能存在疑虑，下面我们来进一步进行论证，由于“方差齐性不相等”下面我们来进行“非参数检验”检验结果如下所示：（此处采用的是“Kruskal -Wallis " 检验方法）通过“Kruskal - Wallis ”检验方法，我们得出“sig=0.098" 跟我们先前分析的结果一样，都是0.098，事实得到论证。

熟练使用SPSS进行单因素方差分析

熟练使用SPSS进行单因素方差分析
一、单因素方差分析介绍
单因素方差分析又称因子方差分析，是分析两组或多组数据中变量之
间差异大小的统计方法。

它利用方差分析检验对比数据之间的统计学差异，检验其中一成分是否有一定的影响，而其他成分是否能够有一定的共同作用。

单因素方差分析的设计以及分析结果解释与双因素方差分析大体类型，但是单因素方差分析只有一个变量，因果关系没有双因素方差分析的那么
清楚，只能用于衡量数据之间的统计学差异。

二、SPSS进行单因素方差分析步骤
1.打开spss统计软件，进入数据文件，“新建”，双击“统计分析”，“ANOVA”，“一因子方差分析”菜单，可以调出一因子方差分析
的菜单
2.选择数据输入框，点击“定义变量”，在工具栏出现的表格中，双
击“变量名”栏位，输入分析变量的名称（建议以英文字母表示）
3.点击定义按钮，定义变量类型，选择“基本类型”，输入变量名，
点击确定按钮
4.在定义按钮下，右击工具栏中的“数据”栏位，然后点击“设定数据”，在设定数据窗口中，选择“任何变量”，输入变量的值，点击确定
按钮，完成变量定义
5.点击完成按钮，输入变量名，点击确定按钮，至此。

单因素方差分析SPSS字母标记

单因素方差分析SPSS字母标记单因素方差分析是一种重要的数据分析方法，它能够判断不同处理条件下的差异显著性，是一种常用的实验设计和统计分析方法。

本文将介绍如何使用SPSS进行单因素方差分析，并对结果的字母标记进行解释。

SPSS是一款常用的数据分析软件，其操作简单，功能强大。

下面以三个水稻品种生长在不同温度下产量的数据为例，说明如何进行单因素方差分析。

1. 导入数据首先，打开SPSS软件并导入数据，可以在“文件”菜单中选择“打开”或者“导入数据”命令，也可以直接拖拽数据文件到软件界面。

导入数据后，可以双击数据文件，或者在数据编辑器中选中数据后，点击“分析”菜单中的“描述性统计”命令，查看数据的基本情况和分布情况。

2. 设置分析在SPSS中进行单因素方差分析一般需要进行如下设置：（1）选择变量：在“分析”菜单中选择“一般线性模型”命令，打开模型设置对话框。

在“因变量”一栏中选择产量变量，点击“取出”按钮；在“因子”一栏中选择温度变量，然后点击“取出”按钮；在“统计”栏中勾选“描述性统计”和“杠杆效应”。

最后点击“确定”按钮，设置完毕。

（2）检查数据：在进行单因素方差分析前，需要检查数据的完整性和正态性假定。

在SPSS中可以采用多种方法进行检查，例如直方图、QQ图、箱线图等。

在本例中，可以在“图形”菜单中选择“直方图”命令，查看每个变量的数据分布情况。

3. 进行分析设置完成后，点击“OK”按钮进行数据分析。

SPSS会自动计算各种统计指标和分析结果，并输出到输出窗口中。

在本例中，可以看到进行了单因素方差分析并计算了F值、p值和效应量等指标。

4. 解读结果在单因素方差分析中，F值表示组间变异与组内变异的比值，p值表示这个比值的显著性。

一般情况下，p值小于0.05的差异是显著的，p值大于0.05的差异则不显著。

二、字母标记的解释在进行单因素方差分析时，如果发现组间或处理条件之间存在显著差异，我们需要进行进一步的多重比较，以确定哪些处理具有显著差异。

第6章 SPSS的方差分析==单因素

单因素方差分析表
方差来源
控制变量A 误差总和
自由度
k-1 n-k n-1
平方和
SSA SSE SST
均方
MSA=SSA/（k-1） MSE=SSE/（n-k）
F值
MSA/MSE
P值
p
• 四、单因素方差分析的基本操作 • 分析/比较均值/单因素ANOVA 观测变量
控制变量
例1，为比较同一类型的三种不同食谱的营养效果，将19只幼鼠随机地分为三组，每组分别为8只、4只、7只，各采用这三种食谱喂养，假定其他条件均保持相同，12周后测得其体重增加量如下表所示，试比较这三种食谱的营养效果是否有显著差异。
（2）剖析观测变量的方差观测变量值的变动受到控制变量和随机变量两方面的影响。观测变量的总离差平方和SST =组间离差平方和SSA+组内离差平方和SSE 组间离差平方和SSA：由控制变量不同水平造成的变差。组内离差平方和SSE ：由抽样误差引起的变差。控制变量A的水平样本
A1 A2 … AK x11 x12 … x1r x21 x22 … x2r ….. xk1 xk2 … xkr
第6章 SPSS的方差分析
一、基本概念 1、观测因素或观测变量如，农作物产量，广告效果 2、控制因素或控制变量如，品种、施肥量、广告形式、地区规模 3、控制变量的不同水平将控制变量的不同类别称为控制变量的不同水平。如，若品种有A、B两种品种，其类别：A、B。若地区规模有小、中、大规模，其类别：小、中、大。方差分析：从观测变量的方差入手，研究控制变量中哪些变量对观测变量有显著影响。对观测变量有显著影响的各个控制变量其不同水平以及各水平的交互搭配是如何影响观测变量的。
xij i ij

SPSS中的单因素方差分析

SPSS中的单因素方差分析D2（2h)C：硫酸浓度 1（17%)2（27%)D：硫酸产地 1（天津)2（上海)E：操作方式 1（搅拌)2（不搅拌)把这5 个因素放在表的5 列上，得到如下实验设计与结果。

试验编号 A B C D E 实验结果 1 1 1 1 1 1 65 2 1 1 1 2 2 74 3 1 2 21 2 71 4 1 2 2 2 1 73 5 2 1 2 1 2 70 6 2 1 2 2 1 73 7 2 2 1 1 1 62 8 22 1 2 2 69 三、操作步骤（1）输入数据集，五个因素分别用 A、B、C、D、E 表示，每因素均有两水平，试验结果用result 表示。

（2）在“Analyze”菜单中打开“general linear models”子菜单，从中选择“univariate”命令，打开“多因素方差分析”主窗口。

（3）指定分析变量：选择因变量results 进入dependen 框。

选择因变量A、B、C、D、E 进入fixed factors 框。

（4）在主对话框中单击“model”按钮，打开模型对话框，在对话框中如下操作：选中custom 单选项。

指定要求分析的五个主效应。

单击“continue”按钮，返回主对话框。

（5）在主对话框中单击“options”按钮，打开选项对话框，在该对话框中如下操作：在factors and factor 框中选择因素变量A、B、C、D、E，单击向右箭头将因素变量送入display Means for 框。

单击“continue”按钮，返回主对话框。

（6）单击“OK”按钮完成。

四、输出结果及分析最好生产方案：C 硫酸浓度 2（27%）+D 硫酸产地 2（上海）+E 搅拌方式2（不搅拌）+A 反应温度1（50℃）+B 反应时间1（1 小时）。

122 五、作业叶片诱导愈伤组织培养基筛选取鬼怒甘试管苗展开 14 d 的叶片，分别接种在以 MS 为基本培养基的九种增殖培养基上，采用正交表L 9 (3 4 )设计的3 因素3 水平正交组合，详见表3–2。