一、研究目的
单因素方差分析是一种统计方法，用于探究定类数据与定量数据之间的关系。例如，研究人员想要了解三组学生的智商平均值是否存在显著差异时，就可以运用此方法。该方法适用于多组数据的比较，如本科以下、本科、本科以上三组间的差异；而t检验则主要用于对比两组数据的差异。
二、分析要求概述
在数据分析过程中，有如下要求：
异常值处理：若数据现异常值，如本应全为正数的数据中却有负数，可使用SPSSAU的“数据处理”模块中的异常值处理功能进行检查。用户可根据“判断标准”设置右侧分析框来识别并处理这些异常值，处理方法包括设为Null、用平均值、中位数、众数或随机数填补。
数据正态性：虽然理论上方差分析要求数据服从正态分布，但实际中数据接近正态分布更为常见。接近正态分布的数据可直接用于方差分析，且方差分析对正态性的要求相对稳健。
方差齐性：方差齐性是方差分析的前提之一。虽然轻微的方差不齐可能只对分析结果产生较小影响，但如果方差不齐，可以考虑使用其他分析方法，如Welch anova或Brown-Forsythe anova。
三、数据格式规定
进行方差分析时，数据应能明确反映出不同组别的差异，如不同学历下的满意度差异。数据格式中必须包含组别X（如学历）和分析项Y（如满意度）。
有时仅提供三个分析项的数据，但若要比较这三个分析项的差异，则需对数据进行改造。可添加一列“组别”，使数据重叠以形成分析项Y。
四、操作步骤
1. 数据上传
登录账号后进入SPSSAU页面，点击右上角的“上传数据”，通过“点击上传文件”将处理好的数据上传。
2. 分析项拖拽
在“通用方法”模块中选择“方差”分析方法。将定类变量X放置在上方分析框内，定量变量Y放置在下方分析框内，然后点击“开始分析”。
3. 方法选择与参数设置
方差分析方法提供了以下四种供研究者选择：方差分析、方差齐检验、Welch anova和Brown-Forsythe anova。应根据数据实际情况选择合适的方法。
具体而言：
方差分析：用于探究定类数据与定量数据之间的关系，要求数据满足方差齐性。
方差齐检验：用于分析不同定类数据组别对定量数据的波动是否一致。
Welch anova与Brown-Forsythe anova：若数据不满足方差齐性要求，可使用这两种方法进行各组均值的比较。
补充说明：SPSSAU在分析过程中会自动处理部分不符合方差齐性的情况。
五、结果解读与展示
1. 方差分析结果对比
以分析不同学历间工作人员薪资差异为例，通过展示学历与薪资的方差分析结果及折线图，可直观看出不同学历样本间薪资的显著性差异。
（1）案例说明
在案例中，高中毕业（1.0）、专科（2.0）、本科（3.0）和研究生学历（4.0）之间的薪资呈现出显著性差异（p=0.000<0.05），表明学历对薪资有显著影响。