SPSSAU进行方差分析

方差分析(单因素方差分析)，用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况。例如研究人员想研究比较4种不同饲料对猪体重增加的作用有无不同。

SPSSAU通用方法里面的‘方差’研究方法包含方差分析、方差齐检验、Welch anova或者Brown-Forsythe anova四种模式。如下图：

SPSSAU操作如下图：

将数据放入分析框中，SPSSAU系统默认计算出F值、P值。并且提供单因素方差分析结果。结果如下：

利用方差分析(全称为单因素方差分析)去研究fodder对于weight共1项的差异性，从上表可以看出：不同fodder样本对于weight全部均呈现出显著性(p<0.05)，意味着不同fodder样本对于weight均有着差异性。

如果方差分析显示呈现出显著性差异(p<0.05)，可通过平均值对比具体差异，同时还可使用效应量(Effect size)研究差异幅度情况；结果显示如下：

PS：因为本案例中数据波动性较大，所以Cohen's f 值较大。

分析结果指标说明如下:

（1）方差分析时使用偏Eta方表示效应量大小(差异幅度大小)，该值越大说明差异越大；
（2）方差分析使用偏Eta方表示效应量大小时，效应量小、中、大的区分临界点分别是:0.01，0.06和0.14；
（3）偏Eta方(Partial η²)=SSB/SST；
（4）方差分析也可以使用Cohen’s f表示效应量，其计算公式为Sqrt(Partial η² / (1 - Partial η²))，Cohen’s f表示效应量大小时，效应量小、中、大的区分临界点分别是:0.10，0.25和0.40。

参考文献：

数据来源于《医用统计方法》（金丕焕，人民卫生出版社）

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