什么時候用單因素方差分析，什么時候用一般線性模型？

單因素方差分析用于比較一個自變量對一個因變量的影響，適用于一組數據中只有一個自變量的情況。

一般線性模型則適用于多個自變量影響一個因變量的情況，可以包括數值型和分類型自變量。

當研究需要考慮多個因素時，使用一般線性模型可以更準確地分析因素對因變量的影響。

醫學統計學，方差分析對數據有什么要求？

方差分析是一種分析調查或試驗結果是否有差異的統計分析方法，也就是檢驗各組別間是否有差異。本文我們就一起來梳理下方差分析的分析流程。

1. 數據類型

方差分析用于分析定類數據與定量數據之間的關系情況，可以比較2組或多組數據的差異。分析前首先應根據數據類型判斷使用的方法是否正確。

如果X是定類數據，Y是定類數據，則應該使用卡方分析。

如果X是定類數據，Y是定量數據，且X組別僅為兩組，則應該使用T檢驗。

2. 方差分析的類型

方差分析按照自變量個數的不同，可以分為單因素方差分析、雙因素方差分析、以及多因素方差分析。

單因素方差分析，可以比較一個自變量（比如品牌）；而雙因素方差可以比較兩個自變量（品牌和銷售地區）；多因素方差可比較三個及以上的自變量。

單因素方差分析在問卷研究中常用于分析個人背景信息對核心研究變量的影響（比如不同性別人群對工作滿意度是否有顯著差異）。

同時也可用于對聚類分析效果的判斷。在得到聚類類別之后，通過方差分析去對比不同類別的差異，如果全部呈現出顯著性差異，以及研究人員結合專業知識可以對類別進行命名時，則說明聚類效果較好。

而雙因素和多因素方差分析，可以研究多個自變量對因變量Y的交互影響。通常只有在實驗研究中才會使用，一般的問卷數據很少使用。

3. 正態性檢驗

方差分析要求Y項滿足需要正態性，SPSSAU提供多種檢驗正態性的方法，選擇其中一種方法檢驗即可。

問卷數據很難保證數據的正態性，而正態性檢驗的判斷標準較為嚴格，因為更推薦使用正態圖或P-P/Q-Q圖查看正態性，當數據基本滿足正態性特征即可接受為正態分布。

P-P圖

P-P圖中散點近似呈現為一條對角直線，則說明數據呈現出正態分布。

不滿足正態性

如果出現數據不滿足正態性的情況：

①可以進行對數處理：即使用【生成變量】功能對Y項進行轉換，使數據呈現出正態性。但轉換后的數據分析結果不好解釋，若數據為問卷數據，建議考慮選擇其他方法。

②使用非參數檢驗：如果沒有呈現出正態性特質，可使用非參數檢驗進行分析。

SPSSAU-非參數檢驗

③直接使用方差分析：參數檢驗的檢驗效能高于非參數檢驗，比如方差分析為參數檢驗，所以很多時候即使數據不滿足正態性要求也使用方差分析。

4. 方差齊檢驗

方差齊是方差分析的前提，方差分析前一般需要對數據進行方差齊性檢驗。

在SPSSAU中找到【通用方法】→【方差】，下拉右側選框，選擇【方差齊檢驗】。

方差齊檢驗

SPSSAU-方差齊檢驗

檢驗結果主要關注P值，即p <0.05,代表數據呈現出顯著性，說明不同組別數據波動不一致，即說明方差不齊；反之，p>0.05，說明方差齊。

不滿足方差齊性

理論上講，單因素方差分析應該首先滿足方差齊性，但在實際研究過程中，較多數據出現方差不齊現象，可以將分類數據X進行重新組合，或對Y取對數等處理。

如果仍然不滿足方差齊性，可使用非參數檢驗。

另外，如果研究的分類數據為兩類，可以考慮使用獨立樣本T檢驗代表方差分析，避免方差不齊無法分析的尷尬。

5. SPSSAU操作

案例：不同廣告形式對銷售額的影響，是否有顯著性差異？

①操作步驟：完成上述步驟，即可進行方差分析，點擊【通用方法】→【方差】

SPSSAU-方差分析

* 通用方法里的方差僅是單因素方差分析，其他如雙因素方差分析在【進階方法】里。

②結果分析

分析步驟參考SPSSAU輸出結果中的“分析建議”及“智能分析”。

③效應量指標

除此之外，SPSSAU也提供更為深入的檢驗指標，通過效應量可深入研究差異的幅度。

通常情況下，一般不需要展示效應量指標，如需要報告建議查看spssau幫助手冊說明更易理解。

6. 事后多重比較

單因素方差分析如果呈現出顯著性，說明不同組別之間確實存在顯著差異，但有時我們更想知道具體有哪些組是有差異的。

此時則可以使用事后多重比較(事后檢驗)，對兩兩組別進行對比。

進階方法-事后多重比較

* 如果方差分析顯示沒有差異性，則不需要進行事后多重比較。

SPSSAU提供了5種事后檢驗的方法，使用時需要根據自己的數據情況進行選擇，系統默認使用LSD方法，其對差異的判斷最為敏感。

SPSSAU-事后檢驗結果

結果中的一行即展示一組兩兩對比的結果，每一行最后的P值，如果顯示P<0.05，即說明兩組數據有顯著差異。

本例中X項一共分為4組，則有6種兩兩對比的組合，也就對應有6個對比結果。根據結果顯示報紙和宣傳品、報紙和體驗、廣播和宣傳品、體驗和宣傳品之間存在顯著性差異，通過平均值對比具體對比差異性。

最后

以上就是方差分析的流程梳理，對于方差分析理論要求較為嚴格，但在實際分析中，很多時候盡管沒有滿足前提條件還是會使用，具體還要結合實際研究進行選擇，以及涉及事后檢驗及效應量問題都建議大家查看相關的幫助手冊說明。

方差分析：單因素方差分析結果應該怎么放到論文中？

這個是我分析的年級差異弄到論文中，三線表的形式，怎么弄？畢設要求有沒，根據要求可以做的

spss單因素方差分析怎么破

有五個組別，每個組別的樣本數是不等的；然后相對應的有五個指標，單因素方差分析做出來沒有統計學差異。。求解撒旦大大大大大大大大大大大大111111111111

關于spss中做獨立樣本t檢驗和單因素方差分析

比如有八個維度在性別上做獨立樣本檢驗，若拆分后有一個是非正態，之后是只在這一個維度上做性別的兩個獨立樣本檢驗，還是在所有維度上都做？另外，對于單因素方差分析，若拆分后也只有兩三個維度是非正態，那是全部維度都做多個獨立樣本檢驗，還是只在那兩三個維度上做多個獨立樣本？正態數據：獨立樣本t檢驗、單因素方差分析非正態數據：非參數檢驗（也有2個獨立樣本、K個獨立樣本的）

如何用spss做單因素方差分析

單因素方差分析方差分析前提：不同水平下，各總體均值服從方差相同的正態分布。方差齊性檢驗：采用方差同質性檢驗方法（Homogeneity of variance）在sps花訂羔寡薏干割吮公經s中打開你要處理的數據，在菜單欄上執行：analyse-compare means–one-way anova，打開單因素方差分析對話框 在這個對話框中，將因變量放到dependent list中，將自變量放到factor中，點擊post hoc，選擇snk和lsd，返回確認ok

spss怎么做單因素方差分析

計算檢驗統計量的觀察值和概率P_值：Spss自動計算F統計值，如果相伴概率P小于顯著性水平a，拒絕零假設，認為控制變量不同水平下各總體均值有顯著差異，反之，則相反，即沒有差異。方差齊性檢驗：控制變量不同水平下各觀察變量總體方差是否相等進行分析。采用方差同質性檢驗方法肌花冠拘攉餃圭邪氦矛（Homogeneity of variance），原假設“各水平下觀察變量總體的方差無顯著差異，思路同spss兩獨立樣本t檢驗中的方差分析”。 圖中相伴概率0.515大于顯著性水平0.05，故認為總體方差相等。選擇Analyze，一次找到Compare Means-One-Way ANOVA…，并點擊。

這樣可以進行單因素方差分析嗎？

如圖，我想分析yi、si、se三組是否有顯著差異，但是對比組又是一一對應的，對比組1和對比組1要相互比較，這樣是不是不可以使用單因素方差分析？問題補充： “對比組1和對比組1”是指yi的對比組1和si的對比組1和se的對比組1”是一組，三者進行比較看是否顯著。不能yi的對比組1和si的對比組2這樣來跨“對比組”比較，yi，si，se是三組，同樣對比組1，2，3也是三組，對比組1，2，3自身是有序的，這樣還可以比較嗎？你的問題描述得不夠清晰。你們分析的是yi、si、se三組的什么東西有無顯著差異呢。什么叫“對比組1和對比組1”要相互比較？ 姑且按我的理解來解答你的問題吧。 如果你說的“對比組1和對比組1”不是新增加進來的變量，也就是說分組的依據只有yi、si、se這三個組，那么就可以進行單因素方差分析。用SPSS做。做的時候選上“事后檢驗”方法，就會出現yi、si、se這三個組每兩組之間的比較結果。

SPSS中單因素方差分析使用LSD出來的結果怎么看，怎么在后面加abc

問題補充：LSD是多重檢驗比較的方法一直，目的是對每個因素的均值逐對進行比較，以判斷具體是哪些水平間存在顯著差異。按你表格上面的結果顯示，第1個因素和第2、3兩個因素間有顯著的差異（看顯著性那欄，＜0.05），其他各因素間差異不顯著。 你說的后面加abc沒看懂什么意思。

單因素方差分析時因變量只要一個，可是我在問卷里設置了3個題項來測量這個因變量，SPSS中應如何操作？

單因素方差分析時因變量只要一個，可是我在問卷里設置了3個題項來測量這個因變量，SPSS中應如何操作？比如說性別對購物體驗的影響，我問卷中設置了3個題項來測購物體驗，現在做單因素方差分析時，只能選題項，不能選變量作為因變量，我要通過什么方法把3個題項合并嗎？因子分析可以的