急求利用SPSS简单分析方差或者线性回归的案例 方差分析在anova的回归在regression里面的我经常帮别人做这类的数据分析的
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 。
SPSS之方差分析_多元方差分析，大数据时代，你可做好了准备？先来尝试一下你能从这份小数据里读到些什么…本例需求：比较不同地区男女生的学习成绩（数学、英语），并分析。
