品牌型号：联想GeekPro 2020

系统：Windows 10 64位专业版

软件版本：SPSS 30.0.0.0

单因素方差分析是我们在数据研究中经常会使用到的检验方法。如果我们想要知道一个分类变量对一个连续的因变量是不是有显著影响时，就可以用单因素方差分析，比如工作年限是否对工资有影响、城市级别是否对销售量有影响等。接下来，让我们一起来学习下SPSS进行单因素方差分析前数据要怎么处理，SPSS做单因素方差分析结果解读的相关内容。

一、SPSS进行单因素方差分析前数据要怎么处理

与其他数据分析方法相似，单因素方差分析的数据首先要确保数据是完整的、没有缺失值的，也没有异常值的。因为无论是缺失值，还是异常值，都会影响数据分析的准确性。另外，单因素方差分析方法本身还要满足数据正态性、方差齐性、数据独立性的要求。下面让我们逐一讲解怎么进行以上提及的数据处理。

1、使用SPSS的频率分析功能检查数据的缺失值、异常值情况。如图1所示，依次点击SPSS的分析-描述统计-频率分析功能。

2、在频率分析功能设置中，如图2所示，将集中趋势的“均值”、离散中的“最大值”、“最小值”、“范围”、“标准差”都勾选上。如果想了解其他统计量的计算结果，也可以一并勾选上。

3、频率分析结果如图3所示，可以看到缺失为“0”，即本数据是完整的，没有缺失值。另外，最小值、最大值也与均值差距不大，没有异常值的问题。

4、单因素方差分析需要满足数据的正态性，我们可以通过SPSS的正态分布P-P图检查数据是否满足正态分布。如图4所示，依次点击SPSS的分析-描述统计-P-P图，即可打开相关功能。

5、在P-P图的设置面板中，如图5所示，将左侧列表的“工资”添加到右侧变量框中，同时将右侧的“检验分布”选项调整为“正态”，其他选项保持默认即可。

6、完成以上设置后，就可以得到图6所示的正态P-P图。当变量值的分布与图中的正态线分布一致时，可说明数据满足正态分布。

7、单因素方差分析还需要满足方差齐性的条件，即各组的总体方差需要相等，我们可以通过SPSS的探索分析来得到方差齐性的检验结果。如图7所示，依次点击SPSS的分析-描述统计-探索分析功能。

8、在探索分析功能中，将“工资”变量添加到“因变量列表”，将“工作年限”添加到“因子列表”。然后，打开右侧的“图”设置功能。在图设置功能中，勾选“含莱文检验的分布-水平图”中的“功效估算”选项。

9、完成以上设置后，得到方差齐性检验结果。工资“基于平均值”的显著性p值为0.012<0.05，拒绝数据总体方差不等的假设，即数据满足方差齐性。

二、SPSS做单因素方差分析结果解读

完成以上数据的处理与检验后，我们就可以依次点击SPSS的分析-比较平均值和比例-单因素ANOVA检验来开始进行单因素方差分析。

在单因素方差分析的变量设置中，将“工资”添加为因变量列表，将“工作年限”添加为因子，以研究工作年限是否对工资有显著影响。

SPSS输出的单因素方差分析结果如下图所示，其中包含了组间与组内的分析结果。我们要了解工作年限对工资的影响，需要查看的是“组间”检验结果，其显著性p值<0.001，说明工作年限对工资的影响显著。

三、小结

以上就是关于SPSS进行单因素方差分析前数据要怎么处理，SPSS做单因素方差分析结果解读的相关内容。SPSS进行单因素方差分析前，除了要确保数据的完整性、无异常值外，还需要确保数据满足正态分析、方差齐性、独立性。本文已经详细列举了具体的检验方法，大家可以参照操作。如果您也想体验一下SPSS的功能，欢迎前往SPSS中文网站下载试用版尝新。

作者：泽洋