电脑型号：华硕K555L

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

系统：win10

在进行实验要素分析或产品市场调研时，我们常常要解析多组数据对整体因变量的影响。这时，就需要使用到多组数据的方差分析功能，用于研究多个变量对因变量的影响强弱。今天，我就以“SPSS多组数据方差分析怎么做，SPSS方差分析多组比较的结果怎么看”这两个问题为例，带大家了解一下方差分析功能。

一、SPSS多组数据方差分析怎么做

为了方便演示，我选取市面上较为畅销的一款数据分析软件——SPSS，来为大家进行示范讲解，详细操作步骤如下。

1、打开数据：启动SPSS软件后，点击文件选项卡中的“打开-数据”命令。

2、预览数据：导入需要进行分析的数据文件，在文件的读取界面中，我们可以提前预览部分数据信息。这里我导入了一份某试剂的试验结果，包含试剂分量、试验温度和成活率。

3、单变量：导入成功后，切换到分析选项卡，点击其中的“一般线性模型-单变量”命令。

4、变量设置：进入单变量的设置界面后，将实验的成活率拖拽到“因变量”窗口，将影响成活率的分量和温度拖拽到“固定因子”窗口。

5、模型设置：点击“模型”命令，将两个固定因子分别拖拽到模型选项栏，“构建项”类型选择交互。

6、选项设置：点击“选项”命令，可以根据需求自由选择显示、异方差性检验与模型式样，底部的显著性水平，输入常规的0.05。

7、拔靴法设置：最后是“拔靴法”设置，对拔靴的样本数进行设置，同时勾选“置信区间”中的百分位数，以及“抽样”中的简单命令。完成上述操作后，点击主设置界面中的确定按钮，开始进行多组数据的方差分析。

二、SPSS方差分析多组比较的结果怎么看

如下图所示，等待片刻后，会弹出SPSS方差分析的结果查看器。通过输出的目录树，我们可以查看前期勾选的模型分析详情；通过图表中的“显著性”水平，可以判断试验中不同要素对因变量的影响。

下方的拔靴法表格中，我们可以对比每一组数据所呈现的显著性数值，若数值小于0.05，则说明该组数据具备成立性，且数据中的要素对最终成活率的影响较为明显；若数值大于0.05，则说明数据不具备实验成立性，需要对数据进行调整和优化。

双击结果图表进入详细的查看界面，可以对结果的显示方式以及相关文本信息进行保存、导出、编辑等操作。

以上就是“SPSS多组数据方差分析怎么做，SPSS方差分析多组比较的结果怎么看”的解答。如果大家在进行多数据方差分析时，最终的显著性水平一直不理想，就需要返回数据编辑界面，对文本信息的独立性和正态分布性进行优化。如果大家还有其他疑问，也欢迎前往SPSS的中文网站，在教程页面中搜索对应关键词，即可获得相应的答案。