我們在做實驗的過程當中經常需要對實驗所得到的數據或者是相關信息進行統計和分析，這時就需要對這些數據進行單因素方差分析，可是單因素方差分析怎么做呢?接下來我們就一起來好好的了解一下吧。

　單因素方差分析——單因素方差分析是什么

試驗中要考察的指標稱為試驗指標，影響試驗指標的條件稱為因素，因素所處的狀態稱為水平，若試驗中只有一個因素改變則稱為單因素試驗，若有兩個因素改變則稱為雙因素試驗，若有多個因素改變則稱為多因素試驗。方差分析就是對試驗數據進行分析，檢驗方差相等的多個正態總體均值是否相等，進而判斷各因素對試驗指標的影響是否顯著，根據試驗指標的個數可以區分為單因素方差分析、雙因素方差分析和多因素方差分析。

　　單因素方差分析怎么做

在方差分析的體系中，F測驗可用于檢測某項變異因素的效應或方差是否存在。F越大，越說明組間方差是主要方差來源，處理的影響越顯著。F越小，越說明隨機方差是主要的方差來源，處理的影響越不顯著。

下面我們以下圖中的數據為例進行講解。

1.輸入數據。

按照spss軟件數據輸入的規則，編號輸入在第一列每個編號組有幾個數據，就輸入幾個重復的編號，比如本例子每組4個數據，則按序輸入4個1,2,3,4.

2.修改數據的小數點位數及增加數據標簽。

點擊界面下方的“變量視圖”，然后在“小數”這一欄修改小數點位數;在“值”這一欄按下圖二的例子增添數據標簽。

3.分析。

點擊“數據視圖”中的分析，然后選擇比較平均值中的單因素ANOVA開始分析。

4.設置。

將代表數據組的編碼導入因變量列表欄，將代表處理的編碼導入因子“欄;點擊“選項”，勾選方差同質性檢驗，點擊“繼續”進入下一步。

5.結果分析。

完成以上操作后，結果如下圖(其中df表示自由度，平均值平方即均方)，結果顯示F值為20.571。我們將這一數值與顯著性水平的F進行比較，若大于顯著性的F值，那么P則小于該顯著性的概率，例如在例子中，F>F(0.05),那么P<0.05,說明處理間差異顯著;或直接看表中的顯著性，通過顯著性下結論。

以上就是有關單因素方差分析怎么做的所有內容，如果你的工作是常年與實驗相關的，那么這種分析方法和技巧是一定要學會的，如果你還想了解更多與之有關的內容，歡迎關注我們文軍營銷的官網。

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