方差分析软件？spss方差分析步骤及结果分析

SPSS方差分析如何看结果

方差分析用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。查看方法为：

1、打开在线SPSS分析软件SPSSAU，导入数据后，在左侧边栏选择“方差”。将“教育水平”放入X框，“工资”、“住房面积”放入Y框，点击“开始方差分析”，SPSSAU即可一键输出结果表。

2、分析后得到以下的结果表。

3、对于分析结果表格，SPSSAU系统将自动输出分析建议，根据建议的提示就能读懂结果表的含义，自行进行分析。

4、进一步利用大数据和人工智能原理，SPSSAU系统还自动输出了智能化分析，直接看这些文字就能明白结果。

注意事项：

方差分析的基本思想是通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。

F值在方差分析中起什么作用

F值的计算公式为：F=组间平方和/组内平方和。

组间平方和表示不同组之间的差异程度，组内平方和表示同一组内的观察值之间的差异程度。在方差分析中，我们通常会假设不同组之间的观察值差异是由于处理因素（或自变量）的不同水平引起的。

同一组内的观察值差异则是由于随机误差引起的。如果处理因素的不同水平对观察值的影响大于随机误差的影响，那么组间平方和将会比组内平方和大，从而导致F值大于1。

F值的显著性水平（或P值）可以通过查找F分布表或使用统计软件来计算。如果F值的P值小于预先设定的显著性水平（如0.05），则可以拒绝零假设（即处理因素的不同水平对观察值没有显著影响）。

认为处理因素的不同水平对观察值有显著影响。反之，如果F值的P值大于预先设定的显著性水平，则无法拒绝零假设，认为处理因素的不同水平对观察值没有显著影响。

F值在方差分析中d主要作用：

1、衡量组间差异和组内差异的大小：F值是通过比较组间平方和和组内平方和的大小计算出来的。如果组间平方和相对于组内平方和较大，那么F值会大于1。

说明不同组之间的差异程度大于同一组内的差异程度。反之，如果组内平方和相对于组间平方和较大，那么F值会小于1，说明同一组内的差异程度大于不同组之间的差异程度。

2、判断处理因素的不同水平对观察值的影响是否显著：在方差分析中，我们通常假设不同组之间的观察值差异是由于处理因素的不同水平引起的。

通过计算F值，并将其与F分布表中的临界值进行比较，我们可以判断处理因素的不同水平对观察值的影响是否显著。如果F值的P值小于预先设定的显著性水平，那么我们可以拒绝零假设，认为处理因素的不同水平对观察值有显著影响。

3、分析变量之间的关系：F值也可以用来分析变量之间的关系。通过比较不同自变量对因变量的影响程度，我们可以计算出各自变量的F值，并判断它们之间的关系是否显著。例如，在回归分析中，F值可以用来检验回归模型的整体显著性，从而判断自变量对因变量的影响是否显著。

方差分析用什么软件

可以使用SPSSAU快速得到分析结果。

方差分析就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量（定类变量）对数据型因变量（定量变量）是否有显著影响。方差分析一般分为单因素方差分析、双因素方差分析、三因素方差分析以及多因素方差分析。

比如：

用4种饲料喂猪，共19头猪分为4组，每组用1种饲料。一段时间后称重，比较4种饲料对猪体重增加的作用有无不同。部分数据如下：

方差分析结果将从四个方面进行说明，其中包括方差分析结果、图示化、中间过程值以及效应量指标。

分析X与Y之间是否呈现出显著性(p值小于0.05或0.01)；如果呈现出显著性；通过具体对比平均值大小，描述具体差异所在。从上表可以看出p值小于0.05，所以不同饲料样本对于体重全部均呈现出显著性差异。及具体对比差异可知，有着较为明显差异的组别平均值得分对比结果为“B>A;C>A;D>A;C>B;D>B;D>C；D> C> B>A”。也就是说研究中D饲料的成效最好。

从折线图中可以看出四种不同饲料直接的体重是具体差异性的，而且饲料D效果最好。接下来对方差结果的中间过程值进行描述。

从上表可以看出组间差异为20538.698，组内差异是652.159，总差异是21190.858，其中组间均方为6846.233，组内均方为43.477，F值为157.467。并且p值小于0,05，说明不同饲料对于猪的体重有显著性差异。最后对效应量进行查看。

如果方差分析显示呈现出显著性差异(p<0.05)，可通过平均值对比具体差异，同时还可使用效应量(Effect size)研究差异幅度情况。一般研究中不用过度关注，如果需要研究差异幅度时可以关注该指标。

文章到此结束，如果本次分享的方差分析软件和spss方差分析步骤及结果分析的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！