如何用SPSS进行多因素方差分析 方差分析通过观察变量总离差平方和各部分所占的比例，推断控制变量以及控制变量的交互作用是否给观察变量带来显著影响。采用的是F统计量，通过计算检验统计量观测值和概率P_值，再与显著性水平a比较来做决定。通常选用饱和模型，对于此题最后的结果而言，可知，交互作用没有影响，可以忽略，所以可以使用非饱和模型。3均值比较分析：下面是两种不同的对比方法，一个是“简单”。一个是“偏差”，由结果分析知，最好的次序是1、2、4、3，几种不同方法的结果是一样的
spss教程：多因素方差分析 多因素方差分析不仅考虑多个控制变量独立作用，还要分析控制变量的交互作用以及随机变量的作用。相关的统计结果解析同于单因素方差分析。SST=SSA+SSB+SSAB+SSE，SST（观察。
SPSS数据分析—单因素及多因素方差分析 试读结束，如需阅读或下载，请点击购买>；原发布者：胡圆t检验可以解决单样本、两个样本时的均值比较问题，但是对于两个以上样本，就不能用t检验了，而要使用方差分析。t检验是借助t分布，方差分析是来借助F分布，基于变异分解的思想进行。在算法上，由于线性模型的引入，在SPSS中，方差分析在比较均值、一般线性模型菜单中都可以做自。在适用条件上，方差分析和两独立样本t检验一样，也分别是独立性、正态性、方差齐性。方差检验的原假设是：n个样本均值相同或n个样本来自同一个总体或自变量对因变量没有影响由于是两组以上样本进行分析，那么方差分析除了要说明多个样本均值是否有差异之外，还需要进一步说明到底是哪些样本存在差异，因此需要多重百比较。一、分析—比较均值—单因素ANOVA二、分析—一般线性模型—单变量在一般线性模型菜单中，也可以做方差分析，度并且根据线性模型的思想所做出的方差分析更加具体细致。以上是单因素方差分析，但是实际工作中经常会碰到两个以上因素对于因变量产生影响，和单因素方差最大不同是，两个以上因素要考虑它们之间的交互作用，因此更加复杂。
