什么是单因素方差分析?
1、单因素分析是一种用于研究不同因素对一个变量影响程度的统计分析方法。它主要应用于实验设计和数据分析中，用于确定单个因素对结果变量的影响是否显著。
2、单因素ANOVA也就是单因素方差分析，是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。
3、什么是单因素方差分析？方差分析(单因素方差分析)，用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况。例如研究人员想知道三组学生的智商平均值是否有显著差异。
4、单因素方差分析是指只涉及：一个分类型自变量。
5、MS组间=离均平方和/组间自由度MS组内=离均平方和/组内自由度SS总=SS组间+SS组内单因素方差分析：核心就是计算组间和组内离均差平方和。
SPSS中如何做单因素分析?
1、现在开始正确的方法：首先在变量视图上找到值，对值进行命名：1-模型组；2-阳性组；3-低剂量组；4-中剂量组；5-高剂量组；6-正常组；使用之后点击添加-确定即可。
2、首先打SPSS软件，开点击“分析”-“比较平均值”-“单因素ANOVA”。在弹出的“单因素方差分析”选项卡中，将“体重”选入到应变量列表中，将“饲料类型”选入到因子中。
3、首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。
4、打开spss统计软件，然后单击“Analyze - Regression - Binary Logistic”。出现“逻辑回归”窗口。将“高血压”放入“依赖变量”框，并将其他变量（如“性别”和“体重指数”）放入“分隔符”框中。
5、打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。
单因素方差分析例题
由上表可见，方差0.05，满足方差齐性检验。上表给出了单因素方差分析的结果，可见F=8544，P0.001。因此可认为三组矿工用力肺活量不同。
若各组观察值满足独立性，服从正态分布或近似正态分布，并且各组之间的方差齐，可选用单因素方差分析。
单因素方差分析的第一步是明确观测变量和控制变量。例如，上述问题中的观测变量分别是农作物产量、妇女生育率、工资收入；控制变量分别为施肥量、地区、学历。单因素方差分析的第二步是剖析观测变量的方差。
方差分析就是对试验数据进行分析，检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著，根据试验指标的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。
从这张表可以理解为你采集了“1”、“2”、“3”、“4”这四中数目的样本，分别测定了其细菌的数量，从结果来看（95%的置信区间），这几种树木中细菌数不存在显著性差异，也就是从统计学上来说没差别。
