• 方差分析(单因素方差分析),用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况.例如研究人员想比如比较4种不同饲料对猪体重增加的作用有无不同。
• 这篇文章分享如何快速完成方差分析。

第一步：选择研究方法

第二步：将需要分析的选项放入分析框中

分析结果: SPSSAU系统默认计算出F值、P值。并且提供单因素方差分析结果如下表。

• 利用方差分析(全称为单因素方差分析)去研究fodder对于weight共1项的差异性，从上表可以看出：不同fodder样本对于weight全部均呈现出显著性(p<0.05)，意味着不同fodder样本对于weight均有着差异性。
• 如果方差分析显示呈现出显著性差异(p<0.05)，可通过平均值对比具体差异，同时还可使用效应量(Effect size)研究差异幅度情况；结果显示如下：

PS：因为本案例中数据波动性较大，所以Cohen’s f 值较大。

• 分析结果涉及公式如下:

（1）方差分析时使用偏Eta方表示效应量大小(差异幅度大小)，该值越大说明差异越大；
（2）方差分析使用偏Eta方表示效应量大小时，效应量小、中、大的区分临界点分别是:0.01，0.06和0.14；
（3）偏Eta方(Partial η²)=SSB/SST；
（4）方差分析也可以使用Cohen’s f表示效应量，其计算公式为Sqrt(Partial η² / (1 - Partial η²))，Cohen’s f表示效应量大小时，效应量小、中、大的区分临界点分别是:0.10，0.25和0.40。

• 参考文献：

《医用统计方法》（金丕焕，人民卫生出版社）