两因素方差分析适用于什么情况 两因素方差分析spss结果解读

对于很多生活中的实际问题，一件事情往往受到两个或多个因素的影响，当研究人员要分析两个影响因素对结果是否有显著相关时，就需要采用到两因素方差分析来进行。本文将结合SPSS统计分析软件，说明两因素方差分析适用于什么情况，两因素方差分析SPSS结果解读。

一、两因素方差分析适用于什么情况

1、两因素方差分析适用于研究：两个因素对于研究现象的影响结果，并且两个影响因素之间不可以拿出来进行单独考虑。

比如下图1的数据视图情况：在考察农作物产量的时候，农作物产量可能会受到施肥品种和施肥数量的影响，而品种和施肥数量之间可能存在相互关联、互相配合、相互促进的关系，不可以单独拿出来做两次单因素方差分析，这种情况就需要选用两因素方差分析。

图1：案例1数据视图实例

2、再如图2的使用场景，对于不同的4个地区，分别使用3种不同的产品推广方案进行推广，以此研究地区、推广方案以及地区联合推广方案对于销售额是否有显著影响。

这种场景下，研究影响因素有两个且二者联合有可能对结果产生影响不可单独做单因素方差分析，便可使用双因素方差分析。

图2：案例2数据视图实例

二、两因素方差分析spss结果解读

通过SPSS“一般线性模型”的“单变量”工具，大家可以进行两因素方差分析，分析后得到的结果图表见下图2，主要包含有误差方差的莱文等同性检验表和主体间效应检验表。

1、首先来看第一个表格，主要是最后一列的显著性，大家可以看到4个显著性参数值都明显大于0.05，说明数据符合方差齐性的前提条件，可进行两因素方差分析。

图3：误差方差的莱文等同性检验表

2、随后再来看看主体间效应检验表格，同样观察其中施肥品种、施肥数量、施肥品种*施肥数量三行的显著性参数。

可以看到，施肥品种的显著性小于0.001，说明施肥品种对农作物产量具有显著影响；施肥数量的显著性小于0.001.也说明施肥数量对农作物产量具有显著影响；施肥品种*施肥数量的显著性等于0.001<0.05，说明二者的相互影响也对农作物产量具有显著影响。

图4：主体间效应检验表

三、两因素方差分析和单因素方差分析的区别

1、变量个数不同。顾名思义，两因素方差分析有两个影响因素，而单因素方差分析只有一个影响因素。

2、假设原理不同。两因素方差分析还需要假设因素1和因素2会结合产生出一种新的效应；而单因素方差分析只需假设因素1对结果有无显著影响。

图5：二者区别表格

上文便是有关两因素方差分析适用于什么情况，两因素方差分析spss结果解读的详细图文教程。从上面大家可以了解到应该在什么时候使用两因素方差分析进行统计分析，也能明白分析的结果代表着什么含义，合理了解各个不同场景的统计分析方法，有助于大家更好地开展分析工作。