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。