）和 GLM Multivariate（多因素多变量方差分析）。方差分析（analysisof variance ,ANOVA）由英国统计学家 R.A.Fisher 首先提出，以 F 命名其统计量，故方差分析又称 F 检验。其目的是通过分析样本资料各项差异的来源以检验三个或 三个以上总体平均数是否相等或者是否具有显著性差异。统计上存在两类误差：随机误差和系统误差。随机误差是指 在因素的同一水平（同一个总体）下，样本的各观察值之间的差单变量方差分析知识准备：实验九 方差分析实验在现实生活中，影响具体某个事物的因素往往很多，我们常 常需要正确确定哪些因素的影响是显著的，方差分析（简称为 ANOV）A 就是解决这一问题的有效方法。该方法在现实统计分 析中应用非常广泛。方差分析的方法是否正确，直接影响到统计 分析的正确性和决策的科学性。因此掌握方差分析的原理及方法 使非常必要的。根据观测变量的个数，可以将方差分析分为单变量方差分析 和多变量方差分析；根据因素的个数，可以将方差分析分为单因三、协方差分析）、 GLM Univariate（多因素素方差分析和多因素方差分析。实验目的：实验内容：实验工具：学习利用 SPSS 进行单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析。、单因素方差分析二、多因素方差分析SPSS 中 One-way ANOVA（单因素单变量方差分析异。 比如：同一种颜色的饮料在不同超市上的销售量是不同的；不同超市销售量的差异可以看成是随机因素的影响，或者说是由于抽样的随机性所造成的，这类差异称为随机误差 。系统误差是指 在因素的不同水平（不同总体）下，各观察值之间的差异。比如： 同一家超市，不同颜色饮料的销售量也是不同的；这种差异可能 是由于抽样的随机性所造成的，也可能是由于颜色本身所造成 的，后者所形成的误差是由系统性因素造成的，就是系统误差。通常在以下基本假设条件下进行方差分析：1）每个总体都应服从正态分布。即对于因素的每一个水平， 其观察值是来自服从正态分布总体的简单随机样本。比如，每种 颜色饮料的销售量必需服从正态分布。2）各个总体的方差必须相同。即对于各组观察数据，是从 具有相同方差的总体中抽取的。比如，四种颜色饮料的销售量的 方差都相同。3）观察值是独立的。比如，每个超市的销售量都与其他超 市的销售量独立。方差分析通过比较两类误差，以检验均值是否相等。如果系 统（处理）误差显著地不同于随机误差，则均值就是不相等的；反 之，均值就是相等的...
