单因素方差分析 单因素方差分析怎么做

我们在做实验的过程当中经常需要对实验所得到的数据或者是相关信息进行统计和分析，这时就需要对这些数据进行单因素方差分析，可是单因素方差分析怎么做呢?接下来我们就一起来好好的了解一下吧。

　单因素方差分析——单因素方差分析是什么

试验中要考察的指标称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素所处的状态称为水平，若试验中只有一个因素改变则称为单因素试验，若有两个因素改变则称为双因素试验，若有多个因素改变则称为多因素试验。方差分析就是对试验数据进行分析，检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著，根据试验指标的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。

　　单因素方差分析怎么做

在方差分析的体系中，F测验可用于检测某项变异因素的效应或方差是否存在。F越大，越说明组间方差是主要方差来源，处理的影响越显著。F越小，越说明随机方差是主要的方差来源，处理的影响越不显著。

下面我们以下图中的数据为例进行讲解。

1.输入数据。

按照spss软件数据输入的规则，编号输入在第一列每个编号组有几个数据，就输入几个重复的编号，比如本例子每组4个数据，则按序输入4个1,2,3,4.

2.修改数据的小数点位数及增加数据标签。

点击界面下方的“变量视图”，然后在“小数”这一栏修改小数点位数;在“值”这一栏按下图二的例子增添数据标签。

3.分析。

点击“数据视图”中的分析，然后选择比较平均值中的单因素ANOVA开始分析。

4.设置。

将代表数据组的编码导入因变量列表栏，将代表处理的编码导入因子“栏;点击“选项”，勾选方差同质性检验，点击“继续”进入下一步。

5.结果分析。

完成以上操作后，结果如下图(其中df表示自由度，平均值平方即均方)，结果显示F值为20.571。我们将这一数值与显著性水平的F进行比较，若大于显著性的F值，那么P则小于该显著性的概率，例如在例子中，F>F(0.05),那么P<0.05,说明处理间差异显著;或直接看表中的显著性，通过显著性下结论。

以上就是有关单因素方差分析怎么做的所有内容，如果你的工作是常年与实验相关的，那么这种分析方法和技巧是一定要学会的，如果你还想了解更多与之有关的内容，欢迎关注我们文军营销的官网。

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