单因素方差分析步骤方法
方差分析有很多种类型，最普遍的是单因素方差，即研究一个X对于Y的差异性，其中X为定类数据，Y为定量数据 。
打开SPSSAU，右上角【上传数据】点击或者拖拽上传原始数据
选择【通用方法】->【方差】，这里的方差分析指的是单因素方差分析，多因素方差分析，在【进阶方法】-【多因素方差】中
将分析项拖拽到右侧选框，点击“开始方差分析”
方差分析结果
方差分析对比图
智能文字分析
如果希望进行方差齐检验，可以在复选框中选择即可
单因素方差分析的基本思路单因素方差分析 (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 。
完全随机设计(completely random design)不考虑个体差异的影响，仅涉及一个处理因素，但可以有两个或多个水平，所以亦称单因素实验设计 。在实验研究中按随机化原则将受试对象随机分配到一个处理因素的多个水平中去，然后观察各组的试验效应;在观察研究(调查)中按某个研究因素的不同水平分组，比较该因素的效应 。
完全随机设计的单因素方差分析是把总变异的离均平方和SS及自由度分别分解为组间和组内两部分，其计算公式如下 。
MS组间=离均平方和/组间自由度
MS组内=离均平方和/组内自由度
SS总=SS组间+SS组内
单因素方差分析:核心就是计算组间和组内离均差平方和 。两组或两组以上数据，大组全部在一组就是组内，以每一组计算一均数，再进行离均平方和的计算:
SS组间=组间离均平方和，MS组间=SS组间/组数-1(注:离均就有差的意思了!!)
SS组内=组内离均平方和，MS组内=SS组内/全部数据-组数
F值=MS组间/MS组内
查F值，判断见下面的分析步骤部份 。
spss做单因素两个处理怎么做方差分析方差即标准差σ或S的平方，又称均方，它由离均差平方和被自由度相除而得 。方差分析时我们将总离均差平方和即总变异分析为几个组成部分，其自由度也分解为相应的几部分，故方差分析又称变异数分析 。它是处理实验研究资料时重要的分析方法之一，内容很多，本章仅介绍两个以上样本均数差别的显著性检验 。检验前对资料应有如下要求：被比较的各组应分别随机来自各自的正态总体，各总体相互独立并具有相同的方差即σ12=σ22=σ32……σk2 。以方差分析：无重复双因素分析为例，操作方式如下
1、选择需要进行方差分析的数据区域，然后单击数据选项卡
2、在分析功能组中单击数据分析按钮，弹出数据分析对话框
3、在分析工具列表框中选择方差分析：无重复双因素分析，单击确定,弹出方差分析：无重复双因素分析对话框
4、单击输入区域后的文本框，在表格中选择区域：$A$2:$B$20，单击输出选项，再单击后面的文本框，在表格中选择单元格：$E$1，再单击确定即可 。两个定性变量的相关性分析不能采用方差分析，因为方差分析的因变量必需是定量的（自变量可以是定性的，也可以是定量的） 。两个定性变量之间的相关性（或独立性）
单因素方差分析里的F一、前期准备
1.研究目的
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 。
2.分析要求
分析的大致要求如下：
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 。
SPSSAU帮助手册：异常值
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 。
3.数据格式
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，类似如下图：
二、SPSSAU操作
1.上传数据
登录账号后进入SPSSAU页面，点击右上角“上传数据”，将处理好的数据进行“点击上传文件”上传即可 。
2.拖拽分析项
在“通用方法”模块中选择“方差”方法，将X定类变量放于上方分析框内，Y定量变量放于下方分析框内，点击“开始分析”即可 。
3.选择参数
方差分析方法中有以下4个方法供研究者选择，分别是方差分析、方差齐检验、Welch anova、Brown-Forsythe anova 。
方差分析： 分析定类数据与定量数据之间的关系情况 。
方差齐检验： 用于分析不同定类数据组别，对定量数据时的波动情况是否一致 。
Welch anova： 采用Welch分布的统计量进行的各组均值是否相等的检验
Brown-Forsythe anova： 采用Brown-Forsythe分布的统计量进行的各组均值是否相等的检验 。
补充说明： 如果数据不满足方差齐性也可以使用Welch anova以及Brown-Forsythe anova 。
三、SPSSAU分析
1.方差分析结果对比
案例背景： 分析不同学历之间的工作人员薪资是否有差异 。其中1.0代表高中毕业，2.0代表专科，3.0代表本科学历，4.0代表研究生学历（数据只适用于此案例分析） 。
学历对于薪资呈现出0.05水平显著性(p=0.000<0.05)同时也可以使用折线图进行直观展示 。总结可知：不同学历样本对于薪资全部均呈现出显著性差异 。
2.方差分析图对比
上述折线图展示的是学历和薪资方差分析对比，从图中可以看出不同学历样本对于薪资均有着差异性 。
3.效应量指标
补充说明 ：除此之外SPSSAU还提供了方差分析中间过程值表以及方差分析结果的普通格式以及简化纵向格式，如下：
（1）方差分析中间过程值：
（2）方差分析结果（普通格式）
（3）方差分析结果（简化纵向格式）
四、其他说明
Q1.几种差异性分析
如果X和Y均为定类数据，想对比差异性，此时需要使用卡方分析 。如果X为定类，Y为定量；且X分为两组，比如男和女；此时也可使用t 检验进行差异对比(当然也可使用方差分析) 。总结如下表：
Q2. 方差分析中间过程值，组间平方和、组内平方和、自由度、均方等问题？
方差分析用于研究差异，差异共由两部分组成，分别是组间平方和，组内平方和；同时对应着自由度值等；计算分别如下：
组间自由度df 1=组别数量 – 1；
组内自由度df 2 = 样本量 – 组别数量；
【单因素方差分析步骤方法，单因素方差分析的基本思路】组间均方 = 组间平方和 / 组间自由度df1；
组内均方 = 组内平方和 / 组内自由度df2；
F 值 = 组间均方 / 组内均方；
p 值是结合F 值，df 1和df 2计算得到 。
五、总结
理论上讲，方差分析前需要满足方差齐，如果方差齐则使用方差分析，如果方差不齐则使用非参数检验 。理论和实践相比，永远有gap，现实研究中，最常见的依然是方差分析（而不是非参数检验），原因在于非参数检验的检验效能相对于方差分析会低一些 。在方差分析时SPSSAU会自动处理方差齐性问题 。
以上就是单因素方差分析步骤的全过程！更多干货请登录SPSSAU官网，进行查看 。
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以上就是关于单因素方差分析步骤方法，单因素方差分析的基本思路的全部内容，以及单因素方差分析步骤方法的相关内容,希望能够帮到您 。
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