咨询在线销售
SPSS > 使用技巧 > 实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读

实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读

发布时间：2021-01-11 11: 49: 54

在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中，我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。

本文，将会重点讲解单因素方差分析方法的事后多重比较及其检验结果的解读。我们使用的数据是4组初中生身高样本数据，检验的是4组初中生身高样本数据均值是否有差异。

图1：示例数据

一、事后多重比较

如图2所示，在事后多重比较中，包含了假定等方差与不假定等方差的情况。由于未进行方差齐性检验，需将两种情况的检验方法都勾选上。那么该勾选哪些检验方法呢？

假定等方差的情况下，常用的是LSD法，也就是最小显著性差异法，其检验敏锐度高，一些细微的差异都能检验出来。SNK检验与LSD检验相似，但检验结果更为保守，比较适用于两两比较。

而在不假定等方差情况下，常用的是塔姆黑尼法。


图2：事后多重比较

二、检验结果解读

完成以上设置后，运行检验。

如图3所示，从描述数据看到，初中生组4的身高均值稍大于其他三组。

图3：描述数据

接着，再看到ANOVA的检验结果，其组间的显著性数值为0.003<0.05，说明检验结果显著，拒绝原假设，也就是说不同初中生组的身高样本均值有差异。

那么，身高均值的差异出现在哪些组别？我们需要进一步查看事后多重比较的结果。

图4：组间差异显著

由于多重分析结果包含了方差齐性与方差非齐性的结果，我们需要先查看方差齐性的检验结果。如图5所示，可以看到方差齐性的结果显著，拒绝原假设，也就是说身高数据不服从方差齐性的假设。

图5：检验方差齐性

因此，在事后多重比较结果中，我们需查看方差非齐性的塔姆黑尼检验结果。如图6所示，可以看到，初中生组4与其他三组的身高均值数据都有显著性差异。

图6：多重比较

从平均值图也可以看到，初中组4的平均值明显高于其他三组。

图7：平均值图

三、小结

综上所述，IBM SPSS Statistics的单因素方差分析，不仅可用于检验总体数据组是否存在差异，还可以运用事后多重比较来检验不同数据组之间的差异，是一种先验对比和事后检验相结合的检验方法。

作者：泽洋

展开阅读全文

︾

标签：SPSS，数据分析软件

读者也访问过这里:
新手入门 常见问题 使用技巧 行业案例
SPSS Statistics
强大的数据分析平台
立即购买
微信群
官方微信群 立即加群
400-8765-888 kefu@makeding.com
下载试用
热门文章
SPSS数据分析显著性差异分析步骤 SPSS显著性差异分析结果怎么看
数据的显著性差异分析主要有三种方法，分别是卡方检验、T检验和方差分析。这三种方法都有具体的数据要求：卡方检验是对多个类别的数据进行分析，T检验是对两组数据进行分析，方差分析是对多组数据进行检验。下面，小编具体说明一下SPSS数据分析显著性差异分析步骤，SPSS显著性差异分析结果怎么看。
2022-01-07
实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读
在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中，我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。
2021-01-11
spss如何做显著性分析 spss显著性差异分析怎么标abc
在统计分析中，显著性分析是分析相关因素之间是否存在显著影响关系的关键性指标，通过它可以说明分析结论是否由抽样误差引起还是实际相关的，可论证分析结果的准确性。下面大家一起来看看用spss如何做显著性分析，spss显著性差异分析怎么标abc。
2022-03-14
SPSS回归分析中的f值是什么 SPSS回归分析F值在什么范围合适
回归分析中以R表示相关性程度的高低，以F评价回归分析是否有统计学的意义，使用IBM SPSS Statistics进行回归分析，可以非常快速的完成R，F的计算，并且给出回归曲线方程，那么，SPSS回归分析中f值是什么？SPSS回归分析F值在什么范围合适，本文结合实例向大家作简单的说明。
2022-07-22
SPSS多元logistic回归分析的使用技巧
回归分析是数据处理中较为常用的一类方法，它可以找出数据变量之间的未知关系，得到较为符合变量关系的数学表达式，以帮助用户完成数据分析。
2021-04-26
SPSS相关性分析结果怎么看
相关性分析是对变量或个案之间相关度的测量，在SPSS中可以选择三种方法来进行相关性分析：双变量、偏相关和距离。
2021-04-23
最新文章
SPSS生成正态分布随机数怎么操作 SPSS求正态分布概率
想要做到熟练地进行数据分析不仅仅要掌握分析的理论方法，还要进行多次的实践操作，就好比做菜时，光有菜谱是不够的，不经过长期的练习和实践，很难做出想要的效果。同时不同的分析方法又需要不同类型的样本数据，这就好比八大菜系往往都需要不同的原材料和调味品。今天就介绍关于如何获取这些具有特定特点的“原材料”的知识，以帮助我们进行实践操作。以下是关于SPSS生成正态分布随机数怎么操作，SPSS求正态分布概率的相关内容。
2026-06-02
SPSS怎么生成图表 SPSS生成的图表怎么保存
图表可以在生活中帮我们便捷的展示信息，发挥了重要的作用。举个例子比如在工作中：在进行项目分析时，该项目的支出、收入和既往结算情况就会分成三张图表，通过这简练的三张图表就可以对项目的全过程有基本的了解；在进行销售分析时，将产品的销售情况、消费人群和销售地区等绘制成图表，这样一眼就能观察到这款产品的优势地区人群等信息。下面就以SPSS为例，为大家介绍SPSS怎么生成图表，SPSS生成的图表怎么保存的相关内容。
2026-06-02
SPSS根据变量生成新变量怎么做 SPSS如何添加新变量
很多人刚开始做数据分析的时候可能以为，所谓的数据分析就是将收集到的文件数据、实验数据输入数据分析软件如SPSS，然后点几个按钮，输出一份检验报告。但当我们深入了解就会发现，直接拿原始数据分析，大部分情况下就好像是在品尝一道菜时，只是尝了蔬菜、香料和调味料这些原材料，就作出了判断。实际上，我们需要的不是原始数据这"原材料"，而是经过加工处理后的"成品数据"。本文就介绍一种数据的分析方法，以下是关于SPSS根据变量生成新变量怎么做，SPSS如何添加新变量的相关内容。
2026-06-02
SPSS因子载荷矩阵怎么做 SPSS因子载荷矩阵怎么得出
在自然科学中，人们喜欢对事物进行分类和归总，为什么呢？因为分类可以帮助展示事物的区别，归总又可以凸显事物的共性。在统计学中，这种分类和归总的思想对进行数据分析有极大的帮助，例如今天要涉及的对于学生综合素质的分析，评价一个人应是从多个维度的，可是在面对语文、数学、英语、体育、社会活动等多项标准，怎么样才能做到公平公正地综合分析呢？这就要运用到下面介绍的因子载荷矩阵分析。以下是关于SPSS因子载荷矩阵怎么做，SPSS因子载荷矩阵怎么得出的相关内容。
2026-06-01
如何使用SPSS检验调节作用 怎么用SPSS进行z检验
探究变量间的作用边界与效应差异是数据分析的一个很关键的环节，调节作用检验能明确变量间效应的适用条件。z检验是大样本数据中常用的一种参数检验方法，它能够精准地完成均值比较。接下来我将为大家介绍：如何使用SPSS检验调节作用，怎么用SPSS进行z检验的相关内容。
2026-06-01
SPSS Amos 安装激活流程
SPSS Amos 安装激活流程
2026-05-09

微信公众号

欢迎加入 SPSS 产品的大家庭，立即扫码关注，获取更多软件动态和资源福利。

读者也喜欢这些内容: