SPSS之方差分析總結

通過前面對各種類型方差分析的學習，可能會有朋友被這幾種方法給繞暈了，或是一時之間不知道自己的數據需要什麼方法，又或是一直苦苦從中尋求一種最好的方法而「不得姐」……這裡，小編將和大家一起來理理這個思路。

首先，大家應該明確一個問題，就是這些方法沒有優劣之分，各有適用範圍，所以大家沒有必要再花心思去「千百度里尋她」。

接下來，我們需要知道她們的適用範圍是什麼。從自變數和因變數的數目上看，如果只有一個自變數和一個因變數，那我們採用「單因素方差分析」；如果有多個自變數和一個因變數，那我們採用「多因素方差分析」；如果有一個自變數和多個因變數，採用「單因素多元方差分析」；如果有多個自變數和多個因變數，則採用「多因素多元方差分析」。其中，「單因素多元方差分析」和「多因素多元方差分析」統稱為「多元方差分析，在SPSS上的實現步驟完全一致。

另外，對於「協方差分析」法，大家可以將其理解為「控制變數法」，即控制一個因素不變，研究其他因素對試驗結果的影響。其中，需要控制的變數就是「協方差分析」中的協變數。

而「重複測量方差分析」和字面意義一樣，當我們需要對觀測結果進行多次取值時，該方法即是最好的選擇。

從數據結構方面來看，細心的朋友可能已經從前面的幾章中發現，方差分析的數據都要求「數值型」，變數類型可以為「分類變數」，也可為數值變數。之所以補充此處，是因為在SPSS軟體中，如果不事先設置好相關數據結構，可能在SPSS操作時你會發現有些按鈕是灰色的，點不了。數據分析培訓

推薦閱讀：