方差分析的七种类型
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发布时间：2小时前
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方差分析，作为研究多个样本均值差异的统计工具，根据研究设计和数据类型，分为七种类型。
1. 单因素方差分析：研究单一分类变量（自变量）对定量变量（因变量）的影响，如学历对购买意愿的分析。数据格式需自变量为列、因变量为列。
2. 预备条件：数据需正态分布且方差齐性。SPSSAU操作一般在【通用方法】下的【方差】选项。
3. 双因素方差分析：研究两个分类变量对定量变量的影响，如学历和年龄段对购买意愿。涉及水平、主效应和交互作用的概念，SPSSAU的【进阶方法】-【双因素方差】，包括考虑或不考虑交互作用的选项。
4. 多因素方差分析：扩展到三个或更多分类变量，如学历、年龄和职业对购买意愿。操作步骤类似双因素分析。
5. 事后多重比较：在显著差异发现后，分析各组间的差异，如不同学历间的购买意愿对比。
6. 重复测量方差：处理同一因变量多次测量的数据，需特殊格式，SPSSAU在【实验/医学研究】-【重复测量方差】，涉及球形度检验以确保数据有效性。
7. 协方差分析：考虑协变量的影响，如年龄对减肥效果的影响。操作在【进阶方法】-【协方差】，需建立交互项。
8. 多元方差分析：涉及多个因变量的分析，操作在【进阶方法】-【多元方差manova】，需注意数据格式。
以上各种分析方法在SPSSAU中都有详细的操作步骤，更多详细结果请查阅SPSSAU官网。
