方差分析的分类举例 1、单因素方差分析：是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。例如，分析不同施肥量是否给农作物产量带来7a686964616fe4b893e5b19e31333431353433显著影响，考察地区差异是否影响妇女的生育率，研究学历对工资收入的影响等。这些问题都可以通过单因素方差分析得到答案。单因素方差分析的第一步是明确观测变量和控制变量。例如，上述问题中的观测变量分别是农作物产量、妇女生育率、工资收入；控制变量分别为施肥量、地区、学历。单因素方差分析的第二步是剖析观测变量的方差。方差分析认为：观测变量值的变动会受控制变量和随机变量两方面的影响。据此，单因素方差分析将观测变量总的离差平方和分解为组间离差平方和和组内离差平方和两部分，用数学形式表述为：SST=SSA+SSE。单因素方差分析的第三步是通过比较观测变量总离差平方和各部分所占的比例，推断控制变量是否给观测变量带来了显著影响。单因素方差分析基本步骤：提出原假设；选择检验统计量；计算检验统计量的观测值和概率P值；给定显著性水平，并作出决策。2、双因素方差分析双因素方差分析（Double factor 。
如何用SPSS计算方差分析中的效果量？ 方差分析的效应量，可通过SPSSAU自动输出。操作步骤：（1）选择方法：通用方法→方差分析（2）放入分析项…
spss单因素方差分析结果不太理解，显著性大于0.05怎么办？ 大于0.05意味着结果没有达到统计学上的显著，即结果不具有统计学意义，不能判定均值差异是否为随机误差所致。
