析因设计的方差分析的特点 析因设计的方差分析SPSS操作步骤及解析

析因设计（Factorial Design）是实验设计的一种，用以考察多因素对最终结果的影响，一般来说，进行析因设计需要借助专业的统计软件，以提高分析效率，如IBM SPSS Statistics。本文将向大家简单介绍析因设计的方差分析的特点，以及析因设计的方差分析SPSS操作步骤及解析。

一、析因设计的方差分析的特点

在实际生产生活中，某个结果受多种因素的影响，同时多种因素之间还可能存在交互效应，那么如何科学分析实验结果，了解各个因素对结果的影响程度，我们需要借助析因设计方差分析。

通过以上分析不难了解，析因设计有以下几个特点，第一，多因素；第二，可能存在交互效应。

因此我们要准确的定义变量，还要在分析过程中引入交互效应分析。为了便于大家理解我们引入一个实例，在一个催化实验中，我们有催化剂A和催化剂B两种催化剂，催化时间分别为1h和2h。

定义变量我们可以借助整数集，如图1所示，分别为催化剂和催化时间定义变量。

图1 定义变量

定义变量后，我们在数据视图录入数据，如图2所示。

图2 录入数据

二、析因设计的方差分析SPSS操作步骤及解析

我们点击分析，一般线性模型，单变量，在弹出的窗口内，将产率设置为因变量，将催化剂和催化时间设置为固定因子。

图3 析因分析

我们点击模型，将类型设置为交互，然后选择构建定制项，模型中分别添加，催化剂，催化时间，催化剂*催化时间，然后点击继续。

图4 构建交互作用

然后我们点击选项，在弹出的对话框中，选择齐性检验。点击继续，然后点击确定，进行分析。

图5 齐性检验

分析完毕以后，结果如图6所示，首先我们应该关注莱文等同性检验，如果基于平均值的显著性大于0.05，说明两组数据方差齐性，如果基于平均值的显著性小于0.05，说明方差不齐，不能进行后续的分析。本例中此值为0.783，可以继续进行下一步分析。

在主体间效应检验中，催化剂和催化时间显著性均小于0.05，认为催化剂和催化时间对结果均有明显的影响，而催化剂*催化时间的交互项显著性值为0.588大于0.05，说明此交互项对结果影响非常小。

图6 检验结果

三、交互作用影响较小时的处理方法

本例中催化剂*催化时间的交互作用影响非常小，这在很多实例中也是普遍存在的，对于这种情况我们要怎么处理呢，我们要重新构建模型，关闭结果文档，按第二小节步骤重新进行分析，在图4构建相互作用中，我们选择构建项，在类型中选择主效应，然后在模型中添加催化时间和催化剂，然后继续分析就可以了。

图7 主效应检验

此时的结果如图8所示，主效应中将不再对交互作用进行分析，而是把其影响统计入误差之中。

图8 调整后结果

析因设计的方差分析特点是多变量，多水平，多重复次数，分析较为简单，进行的试验次数较多。本文详细的向大家介绍了析因设计的方差分析SPSS操作步骤及解析，大家结合自己数据特点，确定是否为析因设计方差分析，如果与文中形式一致，按照流程操作即可。