One-Way ANOVA过程

该命令用于两组及多组独立样本平均数差异显著性的比较，即成组设计的方差分析。还可进行随后的两两成对比较。

1　界面说明

【Dependent List框】

选入需要分析的变量，可选入多个结果变量（因变量）。

【Factor框】

选入需要比较的分组因素，只能选一个。

【Contrast钮】

弹出Contrast对话框，用于对精细趋势检验和精确两两比较的选项进行定义，该对话框比较专业，也较少用，这里做简单介绍。

• Polynomial复选框定义是否在方差分析中进行趋势检验。
• Degree下拉列表和Polynomial复选框配合使用，可选则从线性趋势一直到最高五次方曲线来进行检验。
• Coefficients框 定义精确两两比较的选项。按分组变量升序给每组一个系数值，注意最终所有系数值相加应为0。如果不为0仍可检验，只不过结果是错的。比如说在下面的例2要对一、三组进行单独比较，则在这里给三组分配系数为1、0、-1，就会在结果中给出相应的检验内容。

【Post Hoc按钮】

弹出Post Hoc Multiple Comparisons对话框，用于选择进行各组间两两比较的方法：

• EquaL Variances Assumed复选框：当各组数据方差齐性时的两两比较方法，共14种。其中最常用的为LSD和S-N-K法。
• EquaL Variances Not Assumed复选框:当各组方差不齐性时的两两比较方法，共4种，其中以Dunnetts's C法较常用。
• Significance Level框定义两两比较时的显著性水平，默认为0.05。

【Options按钮】

弹出Options对话框，用于定义相关的选项：

< >Statistics复选框：选择一些附加的统计分析项目，有统计描述（Descriptive）和方差齐性检验（Homogeneity-of-variance）。Means plot复选框：用各组均数做图，直观了解它们的差异。Missing Values单选框组：定义分析中对缺失值的处理方法，可以是具体分析时用到的变量有缺失值才去除该记录（Excludes cases analysis by analysis），或只要相关变量有缺失值，则在所有分析中均去除该记录(Excludes cases listwise)。默认为前者，目的是充分利用已收集数据。

解：设数据已经输好，共两个变量：分组变量group，三组数据group变量的取值分别为1、2、3；肺活量变量X，输入上面的具体数据。即注意数据是以每个人占一行的形式输入。

先进行单因素方差分析，然后进行两两比较，具体选择S-N-K法。

操作如下：

< >Dependent List框：选入XFactor框：选入groupPost Hoc钮：选中S-N-K复选框：单击Continue钮单击OK钮Oneway

这是一个典型的方差分析表。给出了单因素方差分析的结果，可见F=84.544，P<0.001。因此可认为三组矿工用力肺活量显著不同。上表主要内容翻译如下：

Post Hoc Tests

Homogeneous Subsets

 
 上表是用S-N-K法进行两两比较的结果，在表格纵向各组均数按大小排序，表格横向被分成了若干个亚组，不同亚组间的P值小于0.05，而同一亚组内的各组均数比较的P值则大于0.05。

从上表可见，石棉肺患者、可疑患者和非患者被分在三个不同亚组中，因三组间两两比较均有差异；

由于各个亚组均只有1个组别进入，因此最下方的组内两两比较P值均为1.000（自己和自己比较，当然绝对不会有差异了）。