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.方差分析可用于多组数据,比如本科以下,本科,本科以上共三组的差异;而下述t 检验仅可对比两组数据的差异。
分析前提条件
进行方差分析需要数据满足以下两个基本前提：
这是方差分析的两个基本前提条件，理论上讲，数据必须满足以上两个条件才能进行方差分析，如不满足，则使用非参数检验。
但现实研究中，数据多数情况下无法到达理想状态。正态性检验要求严格通常无法满足，实际研究中，若峰度绝对值小于10并且偏度绝对值小于3，或正态图基本上呈现出钟形，则说明数据虽然不是绝对正态，但基本可接受为正态分布，此时也可使用方差分析进行分析。
方差齐性检验是用于判断不同组别下的数据波动情况是否一致，即方差齐。若P值呈现出显著性（p <0.05）则说明，不同组别数据波动不一致，即说明方差不齐；反之p值没有呈现出显著性（p>0.05）则说明方差齐。
同样的，方差分析前也需要进行方差齐性检验，理论上数据进行方差齐检验没有呈现出明显显著性（即P>0.05），才可使用方差分析，但一般来讲如果不满足方差齐条件，检验性能也较好，因而多数时候并没有进行方差齐检验就直接使用方差分析（方差齐检验可在SPSSAU通用方法->方差中使用）。
操作：
当前有一份数据,有基本信息，比如性别和学历等。想研究不同背景人群对“淘宝客服服务态度”，“淘宝商家服务质量”，这两项的差异性，“淘宝客服服务态度”，“淘宝商家服务质量”这两项均是定量数据，因而可使用方差分析，通过平均值进行差异性对比。
结果：
使用方差分析去研究学历分别与“淘宝客服服务态度”，“淘宝商家服务质量”这两项的差异关系，结果显示，不同学历群体样本对于“淘宝客服服务态度”，“淘宝商家服务质量”均呈现出显著性差异(p <0.05)。具体对比可知：
不同学历人群对于“淘宝客服服务态度”呈现出0.01水平的显著性差异差异态度(F =69.38,p =0.00 <0.01）,具体通过平均值对比差异可知：相对来看，学历越高的样本人群，他们对于“淘宝客服服务态度”的认可态度会越高。
不同学历人群对于““淘宝商家服务质量”” 呈现出0.01水平的显著性差异(F =49.70,p =0.00 <0.01）,具体通过平均值对比差异可知：相对来看，学历越高的样本人群，他们对于““淘宝商家服务质量””的认可态度会越高。
