本文将会重点讲解单因素方差分析方法的事后多重比较及其检验结果的解读。我们使用的数据是4组初中生身高样本数据，检验的是4组初中生身高样本数据均值是否有差异。图1：示例数据一、事后多重比较如图2所示，在事后多重比较中，包含了假定等方差与不假定

IBM SPSS Statistics多因素方差分析，检验的是两个或两个以上的因素对变量产生的影响，与单因素方差分析的思想一致，都是利用方差进行比较，来检验多因素是否对变量产生显著性影响。因此，数据也需要满足正态分布、方差齐性、观测值独立

在使用SPSS进行数据统计分析时，数据资料的准确性是确保分析结果正确的重要前提，如果数据资料存在数据缺失的情况，在没有进行缺失值查找以及缺失值定义的情况下，一定会导致数据分析的结果不够准确，误导后期的数据统计分析方向，因此接下来本文就SP

SPSS变量值标签主要是对数据变量取值的注释说明，不仅可以让数据资料显示以及结果分析更加的直观化，还可以提高数据分析管理工作效率，接下来本文就和大家详细介绍一下，SPSS变量值标签最多设置几个，以及SPSS变量值标签批量赋值方法的相关内容

本文将会重点讲解，多因素方差分析方法的事后多重比较及其检验结果。我们本次检验的是性别、工作年限对工资的影响是否有显著性。图1：使用的数据一、选项设置在进行多方差分析的事后多重比较时，需满足等方差的假定。因此，在进行选项设置时，需将&

IBM SPSS Statistics协方差分析是一种将回归分析与方差分析相结合的一种分析方法。在进行方差分析时，因变量与协变量间可能会存在着线性相关关系，如果简单对因变量执行方差分析的话，容易导致出现错误的检验结果。比如，在检验培训后的

IBM SPSS Statistics多元方差分析研究的是多个自变量与多个因变量的相互关系，也被称为多变量分析，与单变量分析有区别。多元方差分析的条件与单方差分析、多因素方差分析显示，都要求数据符合正态分布、方差齐性以及观测值具有独立性。

本文将会重点介绍如何解读多元方差分析的检验结果。由于多元方差分析中涉及到多个自变量与因变量，因此其检验结果会包括自变量与因变量的主效应检验、自变量间的交互效应，以及自变量的事后多重比较。接下来，我们一起来解读下这复杂的关系。图1：示例数据

IBM SPSS Statistics偏相关分析，是用于变量间可能会有相互影响的情况中。比如，对三个变量进行相关分析，但发现第一、二个变量与第三个变量之间存在着相关关系，在这种情况下，就要将第三个变量的影响剔除后，再分析第一、二个变量的相

IBM SPSS Statistics的重复测量方差分析，为重复测量的数据提供了单变量与多变量的方差分析，其分析的是多次测量数据之间存在的相关关系，与单因素或多元素方差分析不同的是，其不同测量数据之间不是独立的，存在一定相关性。重复测量方