单因素完全随机实验的方差分析
单因素完全随机实验的方差分析
（一）适用情况
（二）基本方法
（1）被试分配
（2）内在假设
（3）变异类型
（三）基本计算
（1）平方和的计算
（2）自由度的计算
（3）F值的计算
（4）同质性检查
（四）spss操作及结果
（1）操作
（2）结果
（1）研究只有一个自变量，且该自变量有不止一个水平。比如性别有男和女两个水平。
（1）被试分配
将被试（被试组）随机分配给自变量的各个水平，这样，每个被试只需要接受一个水平的实验处理。
比如，要检验一种新教学方式的教学效果，自变量为是否采用新的教学方式。将50个被试随机分配到这两个水平上，其中25名被试接受传统教学方式，另外25名被试接受新教学方式。
（2）内在假设
对被试进行随机分配，因此个体之间的差异在不同自变量水平上是随机分布的，在统计学上没有差异。即因变量的变化不是由被试之间的差异引起的。
（3）变异类型
因变量的总变异（
）包括两个方面：
1实验处理引起的变异（
），
2误差引起的变异（
）。
（1）平方和的计算
n：自变量各水平的被试数
p：自变量水平数
（2）自由度的计算
（3）F值的计算
（4）同质性检查
即方差齐性检验，不同处理水平的被试在统计学上是无差异的，才能说明因变量的变化是由实验处理导致的而不是被试的差异性导致的。
（1）操作
1.分析-比较平均值-单因素方差分析
2.放入因变量-将分类变量放入因子
3.事后比较-邦弗伦尼-REGWQ
4.选项-描述-方差齐性检验
（2）结果
1.显著性表示p值，通常只看第一行基于平均值的显著性，若p值>0.05，则说明不同组之间方差齐性，若p值<0.05，说明不同组之间方差不齐。
2.方差分析表表示各组之间在因变量上是否具有显著性差异。若显著性p值>0.05，表示各组之间均数差异不具有统计学意义，若显著性p值<0.05，表示至少有两组之间均数具有显著性差异。
本例中P=0.15>0.05，不同家庭经济状况的个体的幸福感没有显著性差异（F=1.787,P>0.05）。
该表中P>0.05，不需要进行事后比较，若P<0.05，则需要进行事后比较，观察具体是哪些组之间在因变量上存在显著性差异。
3.方差齐性检验结果如果是方差齐性，看邦弗伦尼的结果。
方差齐性检验结果如果是方差不齐性，看塔姆黑妮的结果。
4.齐性子集可以看到具体哪些组在因变量上具有显著性差异，各组均值及个案数。
不具有显著性差异的会放在一列，如图。