spss单因素方差分析是干嘛的(SPSS做多因素方差分析)

你们好，最近小活发现有诸多的小伙伴们对于spss单因素方差分析是干嘛的，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。如果关联概率p小于显著性水平A，则拒绝零假设，认为在不同水平的控制变量下，各总体均值存在显著差异，反之，即不存在差异。

2、 方差齐性检验：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，

3、 思路和spss两个独立样本的t检验中的方差分析是一样的。0.515的相关概率大于0.05的显著性水平，因此总体方差被认为是相等的。

4、 趋势检验：趋势检验可以分析观察到的变量值随控制变量水平的变化而变化的大致趋势，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层次的控制变量对被观察变量的总体影响程度。

5、 图中0的线性关联概率小于0.05的显著性水平，所以不符合线性关系。

6、 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，哪个水平不显著。LSD和S-N-K法是常用的方法。

7、 LSD法检测灵敏度最高，但也容易导致第一类错误(弃真)的增加。观察图中的结果，在LSD项中报纸和广播没有显著差异，而在其他方法中，广告只与宣传有显著差异。

8、 相似子集：从图中可以看出，划分后的子集结果是相同的。通常，相似子集的划分采用S-N-K法的结论。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。