SPSS单因素方差分析（One-Way ANOVA）是一种统计方法，用于比较三个或更多组之间的均值是否存在显著差异。以下是具体操作步骤和注意事项：
一、适用条件
数据要求 - 因变量为连续型变量（如身高、体重、评分等）。 - 自变量为分类变量，且至少包含三个水平（如不同组别、处理组等）。
前提假设
- 独立性：各样本观测值相互独立，不受其他样本影响。 - 正态性：因变量在每个组内呈正态分布，可通过QQ图或Shapiro-Wilk检验判断。 - 方差齐性：各组数据方差相近，可通过Levene's检验评估。
二、操作步骤
数据准备
- 将数据导入SPSS，确保因变量为数值型，分类变量为因子型（如使用"重新编码为不同变量"功能将组别转换为0-3的数值）。
执行ANOVA分析
- 转到菜单栏： 分析→ 比较均值→ 单因素方差分析。 - 设置变量：将因变量拖入"因变量列表"，分类变量拖入"因子"框。 - 选项设置：勾选"描述性统计"和"方差齐性检验"（默认进行Levene's检验）。 - 运行分析并查看结果，重点关注F值和p值。
三、结果解读
ANOVA表核心指标
- F值： 反映组间变异与组内变异的比值。 - p值
后续处理（若需要）
- 若方差齐性检验失败（p<0.05），需使用Welch's ANOVA替代。 - 若ANOVA显著，可通过Tukey's HSD、Dunnett's t等事后比较方法确定具体差异组。
四、注意事项
数据转换
- 若数据不满足正态性或方差齐性，可尝试对数转换、平方根转换或非参数方法（如Kruskal-Wallis检验）。
样本量要求
- 每组样本量应足够大（通常建议≥10），否则可能影响结果可靠性。
软件操作技巧
- 可直接复制ANOVA表结果到Word文档，便于报告。
通过以上步骤和注意事项，可系统地进行SPSS单因素方差分析，并确保结果的准确性和可靠性。