原創 小薇 A科研顯微鏡 原創不易 · 歡迎關注和轉發
單因素方差分析（analysis of variance，ANOVA），即考察樣本某處理因素的多個處理水平（至少兩個處理水平）在因變量均數上的差異是否具有統計學意義，又稱F檢驗。
适用于分析定類數據與定量數據之間的關系情況。适用的條件包括:1. 各處理組樣本來自正态總體；2. 各樣本是相互獨立的随機樣本；3. 各處理組的總體方差相等，即方差齊性。
單因素方差分析可以比較出多組之間是否存在顯著性差異，而事後檢驗則可以分析出具體哪兩組之間存在差異。
我們以下面這個例子進行說明如何進行單因素方差和事後檢驗：實驗小鼠随機分為三組：正常組、糖尿病模型組、釩處理的糖尿病模型組，分别測定了一周後小鼠的進食量。分析釩處理是否會恢複糖尿病小鼠的進食量。
首先打開SPSS，在變量視圖中分别輸入組别和進食量這兩個變量。由于我們分成了三個組，所以要在組别的“值”這裡對三個組分别進行賦值。1代表“正常組”；2代表“糖尿病組”；3代表“糖尿病 釩組”。
之後打開數據視圖，分别輸入三組的數據，如下圖：
随後我們依次點擊分析比較均值單因素ANOVA
點擊之後就會出現如下界面。進食量選入因變量列表，組别選入因子。
之後點擊對比多項式繼續。
點擊兩兩比較LSD繼續。
所有選項都設置完成之後我們點擊确定即可。結果如下，我們可以看到單因素方差分析結果顯示三組之間存在顯著性差異。
繼續下拉我們看“到在此之後的檢驗”（即事後檢驗）。事後檢驗的結果表明正常組和糖尿病組的進食量之間存在顯著性差異。糖尿病組和糖尿病 釩組的進食量之間存在顯著性差異。而正常組和糖尿病 釩組的進食量之間不存在顯著性差異。
好啦，以上就是今天分享的内容，你學會了嗎？科研學習中你還遇到過哪些問題呢？都可以來咨詢小編哦，幫你答疑解惑。
更多精彩的醫學統計知識等着跟大家見面，歡迎持續關注和轉發~
,更多精彩资讯请关注tft每日頭條，我们将持续为您更新最新资讯!
zpostcode 
Recruit 
weather 
mreligion 
Yellowpages 
sport 
constellation 
shopping 
name 
game 
directory 
literature 
Word 
tour 
furnish 
Lottery 
tftnews 
lyrics 
News 
digital 
car 
dir 
Edu 
Finance 
