品牌型号：惠普 Laptop 15

软件版本：IBM SPSS Statistics27

系统：Windows 10

当我们要研究两个或两个以上的自变量对因变量的作用和影响会用到多因素方差分析，在SPSS中，多因素方差是利用方差分析来检验多个自变量对一个因变量的主效应和交互效应。下面我们就来了解一下SPSS多因素方差怎么做， SPSS多因素方差齐性检验步骤的相关内容。

一、SPSS多因素方差怎么做

在下面的样本数据中，我们想要研究某品牌运动饮料不同包装、不同销售地区下的销售额之间的差异，下面我们就通过SPSS软件来演示多因素方差的具体操作步骤。

1、打开SPSS，将数据导入后，点击菜单栏中的【分析】，选择【一般线性模型】中的【单变量】选项。在打开的单变量对话框中，将【销售金额】添加到因变量框中（这是用来进行分析的目标变量），把【饮料包装】和【销售地区】添加到固定因子框（通常是可以人为操作的控制变量）。

2、选择单变量面板右侧的【模型】按钮，打开模型面板，分为全因子模型、构建项模型以及构建定制项模型，我们一般选择【全因子】模型，这样在进行方差分析时，SPSS会分析所有因素主效应，以及因素之间的交互效应。

3、再打开【图】设置，把饮料包装设置为【水平轴】变量，将销售地区设置为【单独的线条】变量，再点击下方的【添加】按钮，就会显示【饮料包装*销售地区】交互项的变量，点击【继续】。

4、点击【选项】按钮，在选项设置面板中选择【描述统计】可以查看各组合的均值、标准差等统计量，勾选【效应量估算】评估各因素及其交互作用对因变量的影响程度。

二、SPSS多因素方差齐性检验步骤

通过多因素方差分析，我们能够检验多个因素对因变量的独立影响，还能够分析多个控制因素的交互作用能否对因变量的分布产生显著影响。

1、图6给出了因变量（销售金额）在各个因素下的一些描述性统计量，从中可以看出，在地区1-3中旧包装的平均销售金额分别为 1260元、1570元、1070元；新包装在三个地区的平均值为1460 元、1770元、1260元。从总计来看，新包装平均销售金额比旧包装平均销售金额要高。

2、从下图可以看出，修正模型的F统计量为25.399，显著性小于0.01，这说明此方差分析模型是非常显著的；调整后R方为0.808，这说明销售金额能被饮料包装、销售地区及两者的交互效应解释的部分为80.8% ；R方为0.841，代表模型拟合时对数据的整体解释程度。此外，饮料包装*销售地区的交互效应不显著。

3、下面是在饮料包装与销售地区的作用下，因变量【销售金额】的均值分布情况。从图中可以看出，各个因素的分布线均为平行线，这说明饮料包装与销售地区的交互效应不显著；如果图中的因素分线不平行，则说明交互效应显著。

以上就是关于SPSS多因素方差怎么做，SPSS多因素方差齐性检验步骤的全部内容介绍。在本次样本分析中，我们可以得出结论，饮料包装与销售地区的交互效应不显著，与主体间效应检验结果一致，如果大家想要学习更多关于SPSS统计分析方法的内容，欢迎登录IBM SPSS Statistics中文网站。

作者：晴天