㈠ SPSS | 单因素方差分析(ANOVA)的操作方法
单因素方差分析是一种统计学方法，主要用于检验多个独立样本的均值是否存在显着性差异。其适用条件有三个基本点：一、所研究数据符合正态分布，这是确保分析结果准确无误的基础；二、各组样本所属的总体方差相等，这是保证不同样本间比较公正性的重要前提；三、各组数据间相互独立，排除可能的关联性影响。
现在让我们通过一个实例具体说明操作步骤。假设有三个不同心力衰竭病人群体，分别接受不同药物A、B和C的治疗，实验要求是分析这三种药物对病人心率变化的差异性。
操作流程包括五个步骤：首先，在菜单栏选择“分析”选项，在下拉菜单中寻找并选择“比较平均值”，随后点击“单因素ANOVA检验”。
接着，在打开的单因素ANOVA检验窗口内，将心率变化值作为因变量放入右侧列表，而作为分组变量的药物类型放置于另一侧的“因子”栏。
然后，依据数据分析需要，在窗口右侧的“事后比较”选项中，分别对假定等方差情况下的LSD法和不假定等方差情况下的Tamhane T2法进行选择。
进一步，在“选项”里可勾选“描述”和“方差齐性检验”，为下一步的数据解读铺路。
之后，系统将自动生成几个关键表格，呈现多方面分析结果。第一个表格展示了各组数据的基本描述性统计信息。第二表格为方差齐性检验，结果显示P值大于0.05，表明各组间的方差是均衡的。第三表格揭示了单因素方差分析的最终结果，P值小于0.05指示了呼吸频率改变值存在显着差异，至少说明其中有一组与其余组别存在区别。
最后一个表格则细化了组间两两比较，使用LSD法，通过比较后结果带星号的部分，说明1组与3组、2组与3组间存在统计学差异，而1组与2组则没有明显差异。这样的操作方式，不仅能够帮助我们直观地理解数据间的关系，还为进一步的研究提供了有力支持。