第1步 分析：由于考虑的是一个控制变量（饲料）对一个观测变量（猪体重）的影响，而且是4种饲料，所以不适宜用独立样本T检验（仅适用两组数据），应采用单因素方差分析。
第2步 数据的组织：数据分成两列，一列是猪的体重，变量名为“weight”，另一变量是饲料品种（变量值分别为1,2,3,4），变量名为“fodder”，输入数据并保存。
第3步 方差相等的齐性检验：由于方差分析的前提是各个水平下（这里是不同的饲料folder影响下的体重weight）的总体服从正态分布，且各组方差具有齐性。其中正态分布的要求并不是很严格，但对于方差相等的要求是比较严格的，因此必须对方差相等的前提进行检验。 方差齐性检验的方法：
打开分析——比较均值——单因素ANOVA——选项，在“方差同质性检验”前打钩就可以了。
方差齐性检验的方法：
方差齐性检验的H0假设是：方差相等。从上表可看出相伴概率Sig.=0.995>（0.05）说明应该接受H0假设（即方差相等）。故下面就用方差相等的检验方法。
上表是几种饲料方差分析的结果，组间（Between Groups）平方和（Sum of Squares）为20538.698，自由度（df）为3，均方为6846.233；组内（Within Groups）平方和为652.159，自由度为15，均方为43.477；F统计量为157.467。由于组间比较的相伴概率Sig.（p值）=0.000<0.05，故应拒绝H0假设（四种饲料喂猪效果无显著差异），说明四种饲料对养猪的效果有显著性差异。
从整个表反映出来四种饲料相互之间均存在显著性差异，从效果来看是第4种最好，其次是第3种，第1种最差。
多因素方差分析：
研究一个班三组不同性别的同学（分别接受了三种不同的教学方法）在数学成绩上是否有显著差异，数据如下表。 姓名 张青华 王洁云 吴凌风 刘行 马萌 单玲玲 罗超波 尹珣 数学 99 88 99 89 94 90 79 56 组别 0 0 0 0 0 0 2 2 性别 m f m m f m m f 姓名 郭晓艳 李福利 罗帆 宋丽君 辛瑞晶 王滢滢 蔡春江 武佳琪 数学 99 70 89 55 50 67 67 56 组别 2 2 2 1 1 1 1 1 张敏 89 2 m 陈雪吟 56 1
第1步 分析：需要研究不同教学方法和不同性别对数学成绩的影响。这是一个多因素(双因素)方差分析问题。
第2步 数据组织：如上表的变量名组织成4列数据。 第3步 变量设置：
方差齐性检验
第4步 设置方差齐性检验：由于方差分析要求不同组别数据方差相等，故应进行方差齐性检验，选中“选项”中的“方差齐性检验” ，显著性水平设为默认值0.05。 第5步 设置控制变量的多重比较分析：
统计分析软件SPSS详细教程 - 图文
