1、打开软件，建立多行2列的数据，其中第一列是分组，本例有3组数据，第二列是数据。。

2、选择Analyze，一次找到CompareMeans-One-WayANOVA...，并点击。。

3、分别把数据变量x和分组变量g送入dependent方框和Factor框中。。

4、点击PostHoc...选项，弹出对话框，选择多重比较的参数，如下图所示，后点击Continue。。

5、点击Options...选项，弹出对话框，选择方差分析的参数，如下图所示，后点击Continue。。

6、点击OK，弹出方差分析的结果页面。。

1、单因素方差分析方差分析前提、不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。

2、方差齐性检验、采用方差同质性检验方法(Homogeneityofvariance)在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行、analyse-comparemeans--one-wayanova，打开单因素方差分析对话框在这个对话框中，将因变量放到dependentlist中，将自变量放到factor中，点击posthoc，选择snk和lsd，返回确认ok统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴。

1、首先给出本教程所用到的数据。

2、打开spass软件，打开左下角的“变量视图”。

3、在“值”输入栏中输入图中所示序号及标签。

4、然后在左下角进入“数据视图”依次竖着输入1~每个数字重复6次（这个跟原始数据的个数有关），然后将对于的数值放到第二列。

5、开始分析数据，点击分析-比较均值-单因素ANOVA，进入单因素反差分析界面。

6、把两组数据分别添加至因变量列表和因子中。

7、选择第一个“LSD(L)”,点击继续，再点击确定。

8、得到终结果。

1、举个案例，在EXCEL中列出我们要处理的数据，我这里是A药、B药、C药、D药、E药5组，每组有10个数据，我用A1-A10表示。。

2、打开SPSS软件，点击左下角的变量视图，在名称下面输入组别、指标（可以更具体）；然后点击组别这一行中的“值”，赋予每组一个数据值（编号的意思，因为软件识别不了汉字，通常用.排下来），这里我用1代表A药，2代表B药，3代表C药，4代表D药，5代表E药，每个输好后，点击添加，后点击确定。这里显示是00、00这是因为小数位数的设置，在变量视图这里把组别的小数设置为0，即可。同理指标的小数位数可以按自己的数据来进行设置。。

3、设置完成后，我们点击左下角数据视图，进行数据的输入；在组别这里输入刚才赋予的“值”5代表5各组，每组10个数据，这里要竖着往下排所以1要输入10个，然后依次往下；对应的数据从EXCEL中复制粘贴在右边一栏的指标中。。

4、数据输入完毕，下面开始进行分析；首先要进行正态性检验，因为进行方差分析的数据要求满足正态性分布。点击分析、描述统计、探索；选择组别，将其放入因子列表中，选择指标放入因变量列表中；点击绘制，在带检验的正态图前面打钩；点击继续，点击确定。在结果中找到正态性检验，根据Shapiro-Wilk栏的sig.值，判定是否符合正态性，大于0.05即符合正态性，可以进行单因素方差分析。。

5、点击分析、比较均值、单因素ANOVA；选择组别，放入因子栏；指标放入因变量列表栏；点击两两比较，勾选LSD及S-N-K，或者其他需要的选项，继续；点击选项，勾选方差同质性检验，继续，确定。。

6、分析完成了，下面是结果判定。在结果中先观察方差齐性检验，代表整个数据的方差齐不齐，只有方差齐时（显著性大于0.05），后面分析的结果才是准确的；这里显著性是0.3方差齐。紧接下面有一个单因素方差分析，这个代表是整体我们的组别间是否有差异性，0.000（显著性小于0.00.01），说明组与组之间有差异性，具体是哪个组有差异性，谁和谁比较有差异性，要看下面的多重比较。。

7、以A药为例，与B药比较，显著性为0.000（小于0.0有极显著性差异）；与C药比较，显著性为0.592（大于0.0无显著性差异）；与D药比较，显著性0.000（极显著性差异）；与E药比较，显著性0.032（小于0.0有显著性差异）。。

1、组别重命名。    SPSS中的分析识别不了字符串，所以将组别重命名。如图。

2、数据导入。    从Excel复制——粘贴到SPSS，可以在SPSS左下角的“变量视图”中更改变量的名称、类型、宽度、小数点位数等，如图。

3、选择单因素方差分析并进行相关选项设置。    点击“分析”-“比较平均值”-“单因素ANOVA检验”；在弹出的“单因素方差分析”窗口中，将“解剖时体重”选入到因变量列表中，将“重命名的组别”选入到因子中；点击右边的“事后比较”，在弹出的窗口中选择“LSD”“图基”“邓肯”等检验方法（具体方法根据试验需要选择），然后点击“继续”；点击右边的“选项”，在弹出的窗口中选择“描述性”和“方差同质性检验”等（根据需要进行选择），然后点击“继续”，返回到“单因素ANOVA分析”窗口中，点击“确定”。具体操作步骤如图。

4、以下都是结果分析。    ①在结果中，我们首先要看的就是方差齐性检验（见图4），在“方差齐性检验”表中我们可以看到P=0.079>0.05,说明方差是齐性的，可以使用单因素方差分析法，如果不齐，说明我们后面的结果没有意义，因为方差不齐不能使用单因素方差分析法。    ②如图在“ANOVA”表格中我们可以看到，P=0.009＜0.0说明这三个组间至少有两个组之间是存在显著性差异的，即药物注射后不同时间对小鼠的体重有影响。（注：这里我们并不能看出究竟有怎样的差异，还需要看下一个表格）。    ③在事后检验的多重比较表格中（图5），1组和5组，2组和5组有显著差异，其余各组之间无显著差异。  。

5、结果表述。在作结论时，应确实描述方向性（例如显著大于或显著小于）。sig值通常用P>0.05表示差异性不显著；0.01。

1、操作方法01分析-比较均值-单因素方差分析。

2、02对比-多项式。

3、在此对话框是用于对组间平方和进行分解并确定均值的多项式比较。

4、•当控制变量为定序变量时，趋势检验能够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，是呈现线性变化趋势，还是呈二次、三次等多项式变化。

5、通过趋势检验，能够帮助人们从另一个角度把握控制变量不同水平对观测变量总体作用的程度。

6、03两两比较。

7、多重比较检验利用全部观测变量值，实现对各个水平下观测变量总体均值的逐对比较，其功能是分析样本(处理)间产生差异的具体原因。

8、多重比较检验分两种情况，一种是假定方差相同，对应“假定方差齐性”选框，另一种是假定方差不相同，对应“未假定方差齐性”选框。

9、不同情况对应不同的方法，每种方法有其对应的检验统计量和统计量的分布，本例选择“LSD(L)”和“Tamphane’sT2(M)”。

10、04方差同质性检验、计算Levene统计量以检验组方差是否相等。

11、该检验不需要进行总体正态性的假设。

12、Brown-Forsythe、计算Brown-Forsythe统计量以检验组均值是否相等。

13、当方差相等的假设不成立时，这种统计量优于F统计量。

14、Welch、计算Welch统计量以检验组均值是否相等。

15、当方差相等的假设不成立时，这种统计量优于F统计量。

16、05输出结果。

17、第一步、SPSS中方差齐次性检验的原假设是、各水平下观测变量总体的方差无显著差异。

18、在该表中，从显著性P值看，p>0.0说明在显著性水平0.05时，不能拒绝原假设。

19、也就是说各组的方差在a=0.05水平上没有显著性差异，即方差具有齐次性。

20、第二步、F值对应的P值，由于P<0.05,则可以下结论，否定原假设H0、组间均值无显著性差异，即8种势力的智力的平均值有显著性差异。

21、第三步、方差齐性前提下，看LSD检验。

22、由基本分析可知，由于势力的不同，智力水平也不相同。

1、在方差分析的体系中，F测验可用于检测某项变异因素的效应或方差是否存在。F越大，越说明组间方差是主要方差来源，处理的影响越显著。F越小，越说明随机方差是主要的方差来源，处理的影响越不显著。下面我们以下图中的数据为例进行讲解。。

2、输入数据。按照spss软件数据输入的规则，编号输入在第一列每个编号组有几个数据，就输入几个重复的编号，比如本例子每组4个数据，则按序输入4个1,2,3,。

3、修改数据的小数点位数及增加数据标签。点击界面下方的“变量视图”，然后在“小数”这一栏修改小数点位数；在“值”这一栏按下图二的例子增添数据标签。。

4、分析。点击“数据视图”中的分析，然后选择”比较平均值“中的”单因素ANOVA“开始分析。。

5、设置。将代表数据组的编码导入”因变量列表“栏，将代表处理的编码导入”因子“栏；点击“选项”，勾选”方差同质性检验“，点击“继续”进入下一步。。

6、结果分析。完成以上操作后，结果如下图（其中df表示自由度，平均值平方即均方），结果显示F值为5我们将这一数值与显著性水平的F进行比较，若大于显著性的F值，那么P则小于该显著性的概率，例如在例子中，F>F（0.05）,那么P<0.05,说明处理间差异显著；或直接看表中的显著性，通过显著性下结论。。

1、在spss分析均值检验里面的onewayanova就是了单因素方差分析是分析一个分类自变量对一个或多个因变量的影响，比较因变量在该自变量的不同分类水平之间是否存在显著差异的。

1、先在Excel中将输入数据整理成如图所示的格式，其中第A列是“恋爱次数”、第B列是“分组序号”（年级）。整理好的数据见下列附属文件。。

2、将上述数据从Excel中复制到SPSS中。

3、然后打开SPSS中的【分析】|【比较均值】|【单因素ANOVA】。

4、在“单因素分析”对话框中，将“VAR00001”（恋爱次数）设置为【因变量】（即结果变量），将“VAR00002”设置为【因子】，如图所示。。

5、依然在“单因素分析”对话框中，点击【选项】，勾选【描述性】和【方差同质性检验】，点击【继续】后回到“单因素分析”对话框。。

6、在“单因素分析”对话框中点击【确定】，得到单因素分析结果，如图所示。该结果与“百度文库的案例”完全相同。。

7、进行各组之间的交叉分析时（在“百度文库的案例”中称为“多重比较”）时，应重回“单因素分析”对话框，点击【两两比较】。在“两两比较”对话框（图）中勾选【LSD】，然后点击篇【继续】回到“单因素分析”对话框。。

8、在“单因素分析”对话框中点击【确定】，得到“多重比较”结果（图）。该结果与“百度文库的案例”完全相同。。