单因素方差分析结果（excel单因素方差分析结果）

本文目录一览：

• 1、spss单因素方差分析结果如何解读？
• 2、spss单因素方差分析结果解读是什么？
• 3、SPSS做单因素方差分析的结果如何分析
• 4、spss单因素方差分析结果不太理解，显著性大于0.05怎么办？
• 5、单因素方差分析结果分析
• 6、单因素方差分析结果分析，懂的进来

spss单因素方差分析结果如何解读？

如果你要做单因素方差分析，请你先好好认识一下单因素方差分析的方法和原理（统计类书刊有写），然后陪腊谨再进行相关操作。

如果将50个数据定义为一组，每组之间进行方差分析，可以进行比较，比较结果会自由度会是49/（总数N-50），需要查找一下F49，N-50，0.05以及F49，N-50，0.01的值，然后于输出结果中的F值进行比较，最后分析是否具有显著性或者极显著差异。

原理

方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：

(1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。

(2) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组芦基内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由局态度dfw。

spss单因素方差分析结果解读是什么？

如果你要做单因素洞厅方差分析，请你先好好认识一下单因素方差分析的方法和原理（统计类书刊有写），然后再进行相关操作。

单因素方差分析的适用条件：

（1）每个总体均服从正哗颤早态分布。

（2）每个总体的方差σ2相同。

（3）从每个总体中抽取的样本相互独立。

相关内容：

方差分析，对多个（两个以上）处理平均数进行假设检验的方法，而单因素是指该实验中只有一个实验因素。单因素方差分析是用来判断这一乱雀实验因素对各处理的优劣情况。

简单而言，如果实验，只有一种影响因素，而又有多个不同的处理水平，最后得到的数据就可以用单因素方差分析来分析数据。F值是用于判断显著性的。

例如结果显示F值为20.571，将这一数值与显著性水平的F进行比较，若大于显著性的F值，那么P则小于该显著性的概率，FF（0.05），那么P0.05，说明处理间差异显著。

SPSS做单因素方差分析的结果如何分析

如果你要做单因素方差分析,请你先好好认识一下单因素方差分析的方法和原理（统计类书刊有写）,然后再进行相关操作.

按照你的描述,是圆笑否是把A作为因素,B作为结果做出来的一组数列矩阵,如果是这样,那么就是类似于在不同的A条件下,检测B的结果是否具有差异型腔孙性,如果条件A没有做重复,那么两两之间无法进行方差分析,如果你将50个数据定义为一组,每组之间进行方差分析,可以进行比较,那你的比较结果会自由度会是49/（总数N-50）,你需要查找一下F49,N-50,0.05以及F49,N-50,0.01的值,然后于输出结果中的F值进行比较,最后分析是否具有显著性或者极显著差异.

理论上讲,你分了150组以上的A数据,如果B的结果还是看不出差异,那你不妨用这些数据以A为横坐标,B为纵坐标做卜链一个散点图看看趋势,添加个合适的趋势线看是否能够导出结果,如果有函数关系,输出的曲线上可以给出公式和R方,那个就可以说明问题了,不需要进行单因素方差分析.

spss单因素方差分析结果不太理解，显著性大于0.05怎么办？

大于0.05意味着结果没有达到统计学上的显著，即结果不具有统计学意义，不能判定均值差异是否为随机误差所致。

此时，首先看看效应量，即eta平方，spss分析方差分析都会提供，如果eta平方至少是中等大小以上，比如0.06以上，那么不显著的原因比较有可能是因为统计检验力不够所致。可以增大样本量再次进行方丛首差分析。如果eta平方比较小，比如0.01左右，结合不显著的结果，可以认为没有均值差异。

SPSS（全称：Statistical Product and Service Solutions）是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C.Hadlai (Tex) Hull和Dale H. Bent于1968年研发成功。

SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入渗雹数与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数肆灶据库中读入数据。

单因素方差分析结果分析

这是单因素方差分析表，一般的数理统计书中都有介绍。要充分了解还是应当求助书本，以下权当入门：

所谓单因素方差分析就是在某因素作用下，以该因素为区分依据分别得到几组数据，并从几组数据方差的差异来推断该因素的影响是否存在或显著。不难看出，方差的差异来源于两方面：一是由某因素引起的组间偏差，二是由实验误差引起的组内偏差。

这张表第一列就给出了方差类别，

第二列给出了组间平方和、组内平方和、总和（就是前两者相加）的具体数值，

第三列表示自由度，可以理解郑卜掘为由平方和计算方差时除的那个值（联想方差计算公式），反映了相互独立的样本数，组间自由度为 2 = r - 1 说明共有 r = 3 组实验数据，组内自由度为 12 = n - r 说明实验总样本数为 n = 15，

第四列为均方值，即方差值，是由该行平方和除自由度得到的，

第五列F值是由组间方差除组内方差得到喊核的，反映了组间方差与组内方差的相对大小，若该值很小，说明总方差基本是由误差引起的，也就是说之前提到的那个因素对实验结果没什么影响，若该值较大，则说明有影响。至于到底多“大”算大这个标准是由显著性水平衡量的，

第六弊消列显著性由显著性水平及自由度决定，一般显著性水平取0.05，所谓显著性是指零假设为真的情况下拒绝零假设所要承担的风险水平。而零假设就是假设因素对实验结果没有影响。这里显著性为0.855说明有85.5%的概率该因素对实验结果无影响，故零假设成立。

单因素方差分析结果分析，懂的进来

假设检验是推断统计中的一项重要内容。在假设检验中常见到P 值( P-Value，Probability，Pr)，P 值是进行检验决策的另一个依据。

P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计侍辩学根据显著性检验方法所得到的P值，一般以P0.05为显著，P0.01为非常显著，其含义是样轿谈樱本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05或0.01。

基本概念

在方差分析中，将要考察的对象的某种特征称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素可分为两类，一类是人们可以控制的；另一类人们无法控制的(如员工素质与机遇等因素)。所讨论的因素都是指可控制因素。每个因素又有若干个状态可供选择，因闭丛素可供选择的每个状态称为该因素的水平。

以上内容参考：百度百科-单因素方差分析