spss单因素方差分析显著性怎么看(单因素方差分析的SPSS 操作是怎样?)

你们好，最近小活发现有诸多的小伙伴们对于spss单因素方差分析柱状图，spss单因素方差分析这个问题都颇为感兴趣的，今天小活为大家梳理了下，一起往下看看吧。

1、 计算检验统计的观测值和概率P _ value:Spss自动计算F统计值。如果伴随概率P小于显著性水平A，则拒绝零假设，认为不同控制变量水平的总体均值存在显著差异，否则不存在差异。

2、 同质性检验：分析各观察变量的总体方差在不同水平的控制变量下是否相等。采用方差齐性检验方法，原假设是“各水平的被观察变量的方差无显著差异，思路与spss两独立样本T检验中的方差分析相同”。在图中，0.515的关联概率大于0.05的显著性水平，因此总体方差被认为是相等的。

3、 趋势检验：趋势检验可以分析观察变量值随控制变量水平变化的大致趋势，如线性变化、二次和三次多项式等。趋势检验可以帮助人们从另一个角度把握不同水平的控制变量对观察变量的总体影响。图中线性伴随概率为0，小于0.05的显著性水平，不符合线性关系。

4、 多重比较检验：单因素方差分析只能判断控制变量对观察变量是否有显著影响。多重比较检验可以进一步确定不同水平的控制变量对观察变量的影响程度，哪个水平显著，哪个不显著。常用的迷幻药和S-N-K法。LSD法检测灵敏度最高，但也容易导致第一类错误(假)的增加。观察图中的结果，在LSD中报纸和广播没有显著差异，而在其他方法中广告和宣传只有显著差异。

5、 相似子集：从图中可以看出，划分出的子集结果是相同的。通常，S-N-K方法的结论用于相似子集的划分。结论可以结合以上多重比较检验，验证报纸和广播在LSD上没有显著差异。

以上就是spss单因素方差分析这篇文章的一些介绍，希望能帮助到大家。