单因素方差分析（ANOVA），作为统计学中的一种重要方法，旨在探究因某一处理因素的不同水平在因变量均值上是否具有统计差异。该方法也常被称为F检验。
该方法适用于分析定类数据与定量数据之间的关系。其适用条件包括：1. 各组样本均来自正态分布的总体；2. 各样本间相互独立，且为随机抽样；3. 各组总体方差需保持一致，即满足方差齐性。
通过单因素方差分析，我们可以比较多组间的差异是否显著。而进一步的事后检验则能具体揭示哪两组间存在差异。
以一个实验为例，我们解释了如何进行单因素方差分析和事后检验。实验中，小鼠被随机分为三组：正常组、糖尿病模型组以及接受钒处理的糖尿病模型组。每组小鼠的进食量在一周后被测定，以探究钒处理是否能够恢复糖尿病小鼠的进食量。
在SPSS软件中，首先需在变量视图里输入组别和进食量这两个变量。由于分为三组，需在组别的“值”处为每组赋予特定的数值，如“正常组”对应数字1，“糖尿病组”对应数字2，“糖尿病+钒组”对应数字3。
随后在数据视图中录入各组数据。
接着，依次点击分析、比较均值、单因素ANOVA。
在弹出的界面中，将进食量选为因变量，组别选为因子，并继续点击对比多项式。
之后选择两两比较的方法并继续。
完成所有设置后，点击确定即可得出结果。分析结果显示三组间存在显著差异。
继续查看“事后检验”的结果，发现正常组与糖尿病组、糖尿病组与钒处理组的进食量间存在显著差异，而正常组与钒处理组的进食量间则无显著差异。