对话框右边有一排按钮 Mode、 Contrasts 、Plots、 Post Hoc、 Save 和 Options,下面分别对其子对 话框选项作一简单介绍: Model：指定不同的模型，除方差分析外 General Linear Model 可作 其他统计分析； Contrasts：指定一种要用 t 检验来检验的 priori 对比； Plots：指定作某种图； Post Hoc：指定两两比较的方法； Save：指定将产生的一些指标保存为新的变量； Options：指定要输出的一些选项 ，如数据的描述方差齐性检等
Type III Sum of Squares 47895.877 362019.463 8182.893
df 11 1 2
Mean Square 4354.171 362019.463 4091.447
F 4.513 375.246 4.241
Sig. .002 .000 .031
ID Error Total Corrected Total
2. 统计分析。 依次选取“Analyze”、“General Linear Model”、 “Univariate” 。
图2
选择分析工具
展开对话框如下图，将 x 选入 Dependent Variable（因变量框） ，g、id 选入 Fixed Factors（固定因素 框 ）。
图3
选择变量进入右侧的分析列表
单击 Model 展开其子对话框如下图，最上方 Specify Model 定义模型，有两个选项：Full factorial（全因子）和 Custom， 选取 Custom（自定义） ，Build Terms （选取模型中各项）下方有一选项，单击下拉箭头将其展开，选择 Main Effects（主 效应因） （本例不考虑交互作用） ， 再将 Factors 框中的 g、 id 选入 Model:框 ，按 Continue 返回主对话框， 单击 Post Hoc 按 钮展开其子对话框，将 g 选入 Post Hoc Test for， 即要做两两比较的因素框，选取 SNK 即 q 检验，返回主对话框，单击 OK 键提交执行。
student-Newman-Keuls
39712.984 17365.561 427280.901 65261.438
9 18 30 29
4412.554 964.753
4.574
.003
a R Squared = .734 (Adjusted R Squared = .571) 表4 两两比较的结果
N G 1 3 2 Sig. 10 10 10
Subset 1 87.3750 115.5890 .057 115.5890 126.5900 .439 2
第一个表格中是两个因素的取值及观测数汇总结果； 第二个表格是方差分析的结果，G 和 ID 即是对应的统计量，由结果可知，不同时间尿氟量有差别， 不同工人的尿氟浓度有差别； 第三个表格是两两比较的结果。G 代表不同时间，N 为观测数，表中最后一行是属于同一子集的组 组间比较的 P 值。
工前 90.53 88.43 47.37 175.80 100.01 46.32 73.69 105.27 86.32 60.01
工中 142.12 163.17 63.16 166.33 144.75 126.33 138.96 126.33 121.06 73.69
工后 87.38 65.27 68.43 210.54 194.75 65.27 200.02 100.01 105.27 58.95
熟练使用 SPSS 进行双因素方差分析 试验内容:
[试验]
[例] 某厂医务室测定了 10 名氟作业工人工前、工中及工后 4 个小时的尿氟浓度（ μ mol/L）, 结果如下表，问氟作业工 人在这三个不同时间的尿氟浓度有无差别 。 表1 尿氟浓度测试结果
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1. 数据录入。
以变量 x 表示尿氟浓度，变量 g 表示时间（工前、工中或工后） ，可设 1 为工前，2 为工中，3 为工后。变量 id 表 示工人（以编号代表不同工人） ，如编号为 1 的工人工前尿氟浓度为 90.53，则录入数据时 x 为 90.53,g 为 1,id 为 1， 数 据录入格式如下图。
图 1 数据输入界面
图4
Model 对话框设置
图5
Post Hoc 对话框设置
3.输出结果及结果分析。
表2 观测数汇总结表
N G 1 2 3 ID 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 10 10 10 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
பைடு நூலகம்表3
方差分析的结果
Source Corrected Model Intercept G