多因素方差分析是一种适用于两个以上自变量（离散变量）对一个因变量（连续变量）影响的统计方法。
该方法主要包括主效应分析、交互作用分析和单独效应分析。
主效应解析
主效应指的是单个自变量对因变量的独立影响，不考虑其他自变量的干扰。
交互作用详解
交互作用表示的是一个自变量对因变量的影响在另一个或多个自变量不同水平上的表现存在差异，具体表现为图形上的线图交互。
单独效应阐释
当固定某一自变量的水平时，另一自变量对因变量的影响即为单独效应。
以少动中年女性为例探究不同运动量的影响
在当前健康领域研究中，低水平的心肺耐力与高死亡率风险息息相关。相较于缺乏规律运动的人群，参与全民健身活动、拥有良好运动习惯的中年女性在预防慢性疾病方面具有显著优势。分析不同运动量对血脂的影响，不仅有助于指导中年女性科学健身，促进其积极参与全民健身活动，也有利于为运动处方的制定提供科学依据。
研究对象与方法说明
1. 实验对象
本实验招募了年龄在40至49岁之间，工作生活规律，且未参与至少每周3天、每天不少于30分钟、持续3个月以上的中等强度身体活动的少动中年女性，共计240人。所有受试者均签署了知情同意书。
1.2 实验分组
为更准确地探究不同运动量对血脂的影响，将实验对象随机分为四组，每组60人。分别是30分钟中强度组、30分钟大强度组、60分钟中强度组以及60分钟大强度组。
1.3 实验测试内容
在实验开始前及结束后，对所有受试者的血脂指标（包括TC、TG、HDL-C、LDL-C）进行测试。
1.4 统计分析方法
将运动时间（30分钟与60分钟）及运动强度（中强度与大强度）设为自变量，而血脂指标则作为因变量，进行双因素方差分析。显著性水平设定为0.05。
SPSS操作步骤详解
2.1 启动分析-选择一般线性模型-单变量
2.2 设置固定因子与因变量
在SPSS中，以"运动时间"和"运动强度"作为"固定因子"，而将"低密度脂蛋白"设为"因变量"。（此处以低密度脂蛋白为例进行说明。）
2.3 添加描述统计与继续操作
在操作过程中，需勾选"描述统计"并继续。
2.4 进行齐性检验与效应量估算
"齐性检验"及"效应量估算"是常用的功能，但在此处不作详细介绍。
结果呈现与解读
3.1 均值与标准差展示
图6展示了实验前后各组的均值及标准差情况。
3.2 双因素方差分析表
图7为双因素方差分析表，其中详细列出了运动时间、运动强度的主效应以及运动时间与运动强度的交互作用。
结果解读：当"交互作用"的P值小于0.05时，表明其具有统计学意义。在此情况下，需结合图示进一步解读交互作用的具体表现。
3.3 交互作用的具体表现
结合图8的交互图可以发现，当每天锻炼30分钟时，大强度的低密度脂蛋白水平低于中等强度；而每天锻炼60分钟时，情况则相反。