SPSS 教程简版（4）: 多样本方差分析

本例采用随机化分组设计，独立性符合。

正态性方面，采用的是多样本正态性检验方法，探讨各组是否均来自于正态分布总体。经SW检验，0.5个单位P=0.531，1个单位P=0.250，2个单位P=0.605，没有统计学意义，三组数据正态性均符合。

方差齐性检验，在SPSS 操作F检验时同时进行。

SPSS 操作

F检验SPSS操作界面：

分析—比较均值—单因素ANOVA检验

2.F检验具体参数设置

“检验变量”放入活酶时间（time），“分组变量”放入分组（group），同时进行“定义组”。

① 检验变量：即放入结局指标，本例为凝血活酶时间（time）

② 分组变量：放入group，无须如同t检验“定义组”

③ 选项：此处内容较为丰富，见下图：

① 描述：描述不同组的结局的均数、标准差、95%CI置信区间

② 方差齐性检验：方差分析“三个性”条件之一

③ 韦尔奇：这是一种F检验替代，用于方差不齐时进行使用。

④平均值：大致比较多组之间的均数，意义不大。

3.F检验分析结果及解释

根据上述SPSS操作，F检验统计分析以下结果:

第一，统计描述，给出均数、标准差、95%CI置信区间

第二，方差齐性检验。可选择第一行结果，结果显示方差齐性检验P=0.186，方差差不多一致。可采用F检验。

第三，F检验结果，结果显示F=0.63，P值=0.005，说明多组总体均数存在着统计学差异。

①F值，为本表中两个均方值的比值（45.6/6.98=9）

②显著性，即P值

第四，韦尔奇检验，这是F检验的在方差不齐时的替代，Welch 检验，P值=0.002，意味着多组存在着统计学差异。

结果及表格的规范表达

根据上表，我们可以得到以下的规范的结论：

规范文字：0.5个单位剂量组平均凝血活酶时间为（36.6±2.3）s，1个单位剂量组平均凝血活酶时间为（37.8±2.2）s，2个单位剂量组平均凝血活酶时间为（35.1±3.3）s，三组时间总体均数存在着统计差异（F=6.5，P=0.005）。

规范的统计表（其中一种形式）为：

F检验在统计分析中的实际应用

1.F检验结论取决于研究设计

F检验是最基本的假设检验方法，在随机、对照、平行的实验性研究中，F检验的结论十分可靠，完全证明一个干预措施是否真正产生效果，或者干预措施和定量结局是否存在着因果关系。

但是F检验如果用在观察性研究，比如比较男性、女性的体重有无差别，其结论不能说性别是体重的影响因素，只能说男性和女性体重存在着统计学差异，仅此而已。关于观察性研究F检验，后期再进行分析。

因此，同t检验一样，F检验结果到底能够说明什么问题，取决于研究设计。

2. 两样本比较，也可以用F检验

很多时候，如果进行多次方差分析，多个方差分析结果需要呈现在同一表中，有些分组变量为二分类，有些是多分类，此时，需要同时包括t检验和F检验吗？其实不用，两样本比较，也可以用F检验，而且两样本t检验和两样本F检验的结果是一致的。

3.F检验“三个性”同t检验，是原则，不是铁标准

关于“正态性、独立性和方差齐性”，与t检验一样，差不多即可，不用严格执行。总体上，独立性一般成组设计即可，无论是随机化设计还是自然成组，方差不齐，亦可以采用校正F检验（wetch检验），关键在于正态性。

当F检验遇见正态性问题

是否采用F检验，要看其指标理论上是何分布，直方图形态是否大致中间多或者两边少，观其是否极端异常值；正态性检验是辅助的作用。以下分析习惯，与t检验套路相同，仅供参考: