今天来给大家分享一下关于单因素方差分析的方法的问题，以下是对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
数据分析的单因素方差分析
一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。在众多因素和繁多的数据中，想要更加直观方便地了解各种因素对某变量的影响，方差分析是一个不错的选择。什么是方差分析？
方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称"变异数分析"或"F检验"，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类， 一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。
方差分析有什么用？
方差分析可以用来判断几组观察到的数据或者处理的结果是否存在显著差异。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
接下来简单介绍一下常用的单因素方差分析
单因素方差分析：是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响，仅研究单个因素对观测变量的影响。
例如，分析不同施肥量是否给农作物产量带来显著影响，考察地区差异是否影响妇女的生育率，研究学历对工资收入的影响等。
操作步骤：（如图）注:
(1) LSD法:LSD法称为最小显著差异法。最小显著差异法的书画体现了测试灵敏度高的特点，即只要有一定程度的微小差异，就可以测试出水平之间的平均值。没错，它使用所有观察到的变量值，而不仅仅是一些两组数据。LSD法适用于所有总体方差相等的情况，但不能有效控制犯一类错误的概率。
(2) S-N-K法:S-N-K法是划分相似子集的有效方法。这种方法适用于水平观测数相等的情况。
结果解读:
(图片来自互联网)
1。每组数据的统计描述，包括平均值和标准差。
2。F值，P值:
方差分析也叫f检验，这个F就是计算出来的F值，用来评估组间的差异。f的值表示整个拟合方程的显著性。f值越大，方程越显著，拟合度越好
p值是衡量对照组与实验组差异的指标。p值小于0.05，说明两组差异显著，p值小于0.01，说明两组差异极显著。
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正文| FM干货！一元方差分析的步骤整理出来了！一、前期准备
1.研究目的
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。例如研究人员想知道三组学生的智商平均值是否有显著差异。方差分析可用于多组数据,比如本科以下,本科,本科以上共三组的差异;而下述t 检验仅可对比两组数据的差异。
2.分析要求
分析的大致要求如下：
异常值： 如果数据有异常值，比如本身数据全部应该大于0，但却出现小于0的数字。可以使用SPSSAU“数据处理”模块下的异常值处理，右侧分析框可以设置“判断标准”
如有异常值，可以对异常值进行处理设为Null或者用平均值、中位数、众数、随机数等进行填补。
SPSSAU帮助手册：异常值
正态分布： 方差分析理论上是要求数据服从正态分布的，但是理论上的正态分布很难满足，数据接近于正态分布更符合实际情况，因此接近正态分布的数据直接使用方差分析即可，也可以说方差分析对于正态性的要求是稳健的。
方差齐性： 一般来讲，方差轻微不齐仅会对方差分析的结论有少许影响。如果方差不齐可以使用其他分析方法，例如：Welch anova、Brown-Forsythe anova。
3.数据格式
方差分析是研究不同组别的差异，比如不同学历时满意度的差异。因此数据格式中一定需要有组别X（比如学历）和分析项Y（比如满意度）。
有时候只有分析项（比如3个分析项），但是现在希望此3个分析项的差异，那么就需要对数据进行改造，自己加入一列‘组别’，然后把数据重叠起来得到分析项Y，类似如下图：
二、SPSSAU操作
1.上传数据
登录账号后进入SPSSAU页面，点击右上角“上传数据”，将处理好的数据进行“点击上传文件”上传即可。
2.拖拽分析项
在“通用方法”模块中选择“方差”方法，将X定类变量放于上方分析框内，Y定量变量放于下方分析框内，点击“开始分析”即可。
3.选择参数
方差分析方法中有以下4个方法供研究者选择，分别是方差分析、方差齐检验、Welch anova、Brown-Forsythe anova。
方差分析： 分析定类数据与定量数据之间的关系情况。
方差齐检验： 用于分析不同定类数据组别，对定量数据时的波动情况是否一致。
Welch anova： 采用Welch分布的统计量进行的各组均值是否相等的检验
Brown-Forsythe anova： 采用Brown-Forsythe分布的统计量进行的各组均值是否相等的检验。
补充说明： 如果数据不满足方差齐性也可以使用Welch anova以及Brown-Forsythe anova。
三、SPSSAU分析
1.方差分析结果对比
案例背景： 分析不同学历之间的工作人员薪资是否有差异。其中1.0代表高中毕业，2.0代表专科，3.0代表本科学历，4.0代表研究生学历（数据只适用于此案例分析）。
学历对于薪资呈现出0.05水平显著性(p=0.000
