㈠ SPSS | 單因素方差分析(ANOVA)的操作方法
單因素方差分析是一種統計學方法，主要用於檢驗多個獨立樣本的均值是否存在顯著性差異。其適用條件有三個基本點：一、所研究數據符合正態分布，這是確保分析結果准確無誤的基礎；二、各組樣本所屬的總體方差相等，這是保證不同樣本間比較公正性的重要前提；三、各組數據間相互獨立，排除可能的關聯性影響。
現在讓我們通過一個實例具體說明操作步驟。假設有三個不同心力衰竭病人群體，分別接受不同葯物A、B和C的治療，實驗要求是分析這三種葯物對病人心率變化的差異性。
操作流程包括五個步驟：首先，在菜單欄選擇「分析」選項，在下拉菜單中尋找並選擇「比較平均值」，隨後點擊「單因素ANOVA檢驗」。
接著，在打開的單因素ANOVA檢驗窗口內，將心率變化值作為因變數放入右側列表，而作為分組變數的葯物類型放置於另一側的「因子」欄。
然後，依據數據分析需要，在窗口右側的「事後比較」選項中，分別對假定等方差情況下的LSD法和不假定等方差情況下的Tamhane T2法進行選擇。
進一步，在「選項」里可勾選「描述」和「方差齊性檢驗」，為下一步的數據解讀鋪路。
之後，系統將自動生成幾個關鍵表格，呈現多方面分析結果。第一個表格展示了各組數據的基本描述性統計信息。第二表格為方差齊性檢驗，結果顯示P值大於0.05，表明各組間的方差是均衡的。第三表格揭示了單因素方差分析的最終結果，P值小於0.05指示了呼吸頻率改變值存在顯著差異，至少說明其中有一組與其餘組別存在區別。
最後一個表格則細化了組間兩兩比較，使用LSD法，通過比較後結果帶星號的部分，說明1組與3組、2組與3組間存在統計學差異，而1組與2組則沒有明顯差異。這樣的操作方式，不僅能夠幫助我們直觀地理解數據間的關系，還為進一步的研究提供了有力支持。