单因素方差分析

您好，使用SPSS进行单因素方差分析结果解读如下： 在SPSS中生成的分析结果表格主要有描述表格、方差齐性检验表格、ANOVA表格。 1、从描述表格可以看到数据共有2组，每组9个ALT数据，平均值和标准差第一组大于第二组。 2、从方差齐性检验可以看出，在给定显著性水平为0.05的前提下，无论是基于平均数还是中位数等，分析出的显著性都远大于0.05，因此可以认定数据满足方差齐性，可进行单因素方差分析。 3、ANOVA表格即单因素方差分析表，第二栏为偏差平方和，组间为150.222，组内为1777.778，总计1928；第三栏为自由度，组间自由度为1，组内自由度为16，总计17。 第四栏为均方，是平方和和自由度的商，组内均方是150.222，组间均方是111.111，二者的比值就是第五列的F值，即1.352，它对应的P值也就是第六列的值，即显著性为0.262，大于给定的显著性水平0.05，故应拒绝原假设，说明组间有显著差异。

单因素多变量方差分析适用于（两个）个因素、（两）个以上观测变量的检验。 单因素方差分析是研究一个变量的多种水平对观测量的影响。比如研究施肥的多少对于庄稼生长的影响。 单因素方差分析就是检测施肥多少这个单因素对于庄稼生长这应变量的影响。若方差分析显著，就表明存在影响，若不显著就表明没有影响。 扩展资料： 一、条件原理不同 1、两因素方差分析：假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系 2、单因素方差分析：假定因素所处的状态称为水平，试验中只有一个因素改变。 二、假设原理不同 1、两因素方差分析：假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。例如，若假定不同地区的消费者对某种品牌有与其他地区消费者不同的特殊偏爱，这就是两个因素结合后产生的新效应，属于有交互作用的背景 2、单因素方差分析：δi表示在水平Ai下总体的均值μi与总平均μ的差异，称其为因子A的第i个水平Ai的效应。 三、影响不同 1、两因素方差分析：通过分析研究中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。 2、单因素方差分析：每个总体的方差σ2相同；从每个总体中抽取的样本。