称心常识网什么时候用单因素方差分析，什么时候用一般线性模型？
单因素方差分析用于比较一个自变量对一个因变量的影响，适用于一组数据中只有一个自变量的情况。
一般线性模型则适用于多个自变量影响一个因变量的情况，可以包括数值型和分类型自变量。
当研究需要考虑多个因素时，使用一般线性模型可以更准确地分析因素对因变量的影响。
医学统计学，方差分析对数据有什么要求？
方差分析是一种分析调查或试验结果是否有差异的统计分析方法，也就是检验各组别间是否有差异。本文我们就一起来梳理下方差分析的分析流程。
1. 数据类型
方差分析用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况，可以比较2组或多组数据的差异。分析前首先应根据数据类型判断使用的方法是否正确。
如果X是定类数据，Y是定类数据，则应该使用卡方分析。
如果X是定类数据，Y是定量数据，且X组别仅为两组，则应该使用T检验。
2. 方差分析的类型
方差分析按照自变量个数的不同，可以分为单因素方差分析、双因素方差分析、以及多因素方差分析。
单因素方差分析，可以比较一个自变量（比如品牌）；而双因素方差可以比较两个自变量（品牌和销售地区）；多因素方差可比较三个及以上的自变量。
单因素方差分析在问卷研究中常用于分析个人背景信息对核心研究变量的影响（比如不同性别人群对工作满意度是否有显著差异）。
同时也可用于对聚类分析效果的判断。在得到聚类类别之后，通过方差分析去对比不同类别的差异，如果全部呈现出显著性差异，以及研究人员结合专业知识可以对类别进行命名时，则说明聚类效果较好。
而双因素和多因素方差分析，可以研究多个自变量对因变量Y的交互影响。通常只有在实验研究中才会使用，一般的问卷数据很少使用。
3. 正态性检验
方差分析要求Y项满足需要正态性，SPSSAU提供多种检验正态性的方法，选择其中一种方法检验即可。
问卷数据很难保证数据的正态性，而正态性检验的判断标准较为严格，因为更推荐使用正态图或P-P/Q-Q图查看正态性，当数据基本满足正态性特征即可接受为正态分布。
P-P图
P-P图中散点近似呈现为一条对角直线，则说明数据呈现出正态分布。
不满足正态性
如果出现数据不满足正态性的情况：
①可以进行对数处理：即使用【生成变量】功能对Y项进行转换，使数据呈现出正态性。但转换后的数据分析结果不好解释，若数据为问卷数据，建议考虑选择其他方法。
②使用非参数检验：如果没有呈现出正态性特质，可使用非参数检验进行分析。
SPSSAU-非参数检验
③直接使用方差分析：参数检验的检验效能高于非参数检验，比如方差分析为参数检验，所以很多时候即使数据不满足正态性要求也使用方差分析。
4. 方差齐检验
方差齐是方差分析的前提，方差分析前一般需要对数据进行方差齐性检验。
在SPSSAU中找到【通用方法】→【方差】，下拉右侧选框，选择【方差齐检验】。
方差齐检验
SPSSAU-方差齐检验
检验结果主要关注P值，即p <0.05,代表数据呈现出显著性，说明不同组别数据波动不一致，即说明方差不齐；反之，p>0.05，说明方差齐。
不满足方差齐性
理论上讲，单因素方差分析应该首先满足方差齐性，但在实际研究过程中，较多数据出现方差不齐现象，可以将分类数据X进行重新组合，或对Y取对数等处理。
如果仍然不满足方差齐性，可使用非参数检验。
另外，如果研究的分类数据为两类，可以考虑使用独立样本T检验代表方差分析，避免方差不齐无法分析的尴尬。
5. SPSSAU操作
案例：不同广告形式对销售额的影响，是否有显著性差异？
①操作步骤：完成上述步骤，即可进行方差分析，点击【通用方法】→【方差】
SPSSAU-方差分析
* 通用方法里的方差仅是单因素方差分析，其他如双因素方差分析在【进阶方法】里。
②结果分析
分析步骤参考SPSSAU输出结果中的“分析建议”及“智能分析”。
③效应量指标
除此之外，SPSSAU也提供更为深入的检验指标，通过效应量可深入研究差异的幅度。
通常情况下，一般不需要展示效应量指标，如需要报告建议查看spssau帮助手册说明更易理解。
6. 事后多重比较
单因素方差分析如果呈现出显著性，说明不同组别之间确实存在显著差异，但有时我们更想知道具体有哪些组是有差异的。
此时则可以使用事后多重比较(事后检验)，对两两组别进行对比。
进阶方法-事后多重比较
* 如果方差分析显示没有差异性，则不需要进行事后多重比较。
SPSSAU提供了5种事后检验的方法，使用时需要根据自己的数据情况进行选择，系统默认使用LSD方法，其对差异的判断最为敏感。
SPSSAU-事后检验结果
结果中的一行即展示一组两两对比的结果，每一行最后的P值，如果显示P<0.05，即说明两组数据有显著差异。
本例中X项一共分为4组，则有6种两两对比的组合，也就对应有6个对比结果。根据结果显示报纸和宣传品、报纸和体验、广播和宣传品、体验和宣传品之间存在显著性差异，通过平均值对比具体对比差异性。
最后
以上就是方差分析的流程梳理，对于方差分析理论要求较为严格，但在实际分析中，很多时候尽管没有满足前提条件还是会使用，具体还要结合实际研究进行选择，以及涉及事后检验及效应量问题都建议大家查看相关的帮助手册说明。
方差分析：单因素方差分析结果应该怎么放到论文中？
- 这个是我分析的年级差异弄到论文中，三线表的形式，怎么弄？
- 毕设要求有没，根据要求可以做的
spss单因素方差分析怎么破
- 有五个组别，每个组别的样本数是不等的；然后相对应的有五个指标，单因素方差分析做出来没有统计学差异。。求解
- 撒旦大大大大大大大大大大大大111111111111
关于spss中做独立样本t检验和单因素方差分析
- 比如有八个维度在性别上做独立样本检验，若拆分后有一个是非正态，之后是只在这一个维度上做性别的两个独立样本检验，还是在所有维度上都做？另外，对于单因素方差分析，若拆分后也只有两三个维度是非正态，那是全部维度都做多个独立样本检验，还是只在那两三个维度上做多个独立样本？
- 正态数据：独立样本t检验、单因素方差分析非正态数据：非参数检验（也有2个独立样本、K个独立样本的）
如何用spss做单因素方差分析
- 单因素方差分析方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）在sps花订羔寡薏干割吮公经s中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means–one-way anova，打开单因素方差分析对话框 在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择snk和lsd，返回确认ok
spss怎么做单因素方差分析
- 计算检验统计量的观察值和概率P_值：Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零假设，认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则相反，即没有差异。方差齐性检验：控制变量不同水平下各观察变量总体方差是否相等进行分析。采用方差同质性检验方法肌花冠拘攉饺圭邪氦矛（Homogeneity of variance），原假设“各水平下观察变量总体的方差无显著差异，思路同spss两独立样本t检验中的方差分析”。 图中相伴概率0.515大于显著性水平0.05，故认为总体方差相等。选择Analyze，一次找到Compare Means-One-Way ANOVA…，并点击。
这样可以进行单因素方差分析吗？
- 如图，我想分析yi、si、se三组是否有显著差异，但是对比组又是一一对应的，对比组1和对比组1要相互比较，这样是不是不可以使用单因素方差分析？问题补充： “对比组1和对比组1”是指yi的对比组1和si的对比组1和se的对比组1”是一组，三者进行比较看是否显著。不能yi的对比组1和si的对比组2这样来跨“对比组”比较，yi，si，se是三组，同样对比组1，2，3也是三组，对比组1，2，3自身是有序的，这样还可以比较吗？
- 你的问题描述得不够清晰。你们分析的是yi、si、se三组的什么东西有无显著差异呢。什么叫“对比组1和对比组1”要相互比较？ 姑且按我的理解来解答你的问题吧。 如果你说的“对比组1和对比组1”不是新增加进来的变量，也就是说分组的依据只有yi、si、se这三个组，那么就可以进行单因素方差分析。用SPSS做。做的时候选上“事后检验”方法，就会出现yi、si、se这三个组每两组之间的比较结果。
SPSS中单因素方差分析使用LSD出来的结果怎么看，怎么在后面加abc
- 问题补充：
- LSD是多重检验比较的方法一直，目的是对每个因素的均值逐对进行比较，以判断具体是哪些水平间存在显著差异。按你表格上面的结果显示，第1个因素和第2、3两个因素间有显著的差异（看显著性那栏，＜0.05），其他各因素间差异不显著。 你说的后面加abc没看懂什么意思。
单因素方差分析时因变量只要一个，可是我在问卷里设置了3个题项来测量这个因变量，SPSS中应如何操作？
- 单因素方差分析时因变量只要一个，可是我在问卷里设置了3个题项来测量这个因变量，SPSS中应如何操作？比如说性别对购物体验的影响，我问卷中设置了3个题项来测购物体验，现在做单因素方差分析时，只能选题项，不能选变量作为因变量，我要通过什么方法把3个题项合并吗？
- 因子分析可以的
