【Contrast钮】：用于因素内水平间差值比较。弹出Contrast对话框，用于对精细趋势检验和精确两两比较的选项进行定义，在这里，该对话框比单因素方差分析的时候还要专业，使用频率也更少。
【Plots钮】选择交互效应轮廓分布图形。用于指定用模型的某些参数作图，制作均值轮廓图（Profile Plot）。轮廓图是线图，用于比较边际均值，表明因变量在因素变量每个水平上的边际均值的估计值，如果指定了协变量，则该均值是经过协变量调整的均值。因变量做纵轴，因素变量做横轴。
做单因素分析时，轮廓图表明该因素各水平的因变量的均值； 做双因素分析时，指定一个因素做横轴变量，另一个因素变量的每个水平产生不同的线。双因素或多因素轮廓图中，相互平行的线表明在该因素间无交互效应；不平行的线表明因素间存在交互效应；
Factors框中为主对话框中所选因素变量名；
Horizontal Axis横坐标框：指定横坐标变量；若看该变量各个水平的因变量均值分布，单击Add,将该因素选入Plots框中。
Separate Lines分线框：如果想看两个因素变量组合的各个单元格中因变量均值分布，或想看两个因变量间是否存在交互效应，在Separate Lines框中放入一个因素变量，按Add按钮，将自动生成的图形表达式送入Plot框中，分线框中的变量的每个水平将在图中是一条线。
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Separate Plot分图框：如果在Factor框中还有因素变量，按照上述方法，将其送入Separate Plot框中，按Add，将自动生成的图形表达式送入Plot框中。分图变量的每个水平生成一张线图。
【Post Hoc钮】
该按钮弹出的两两比较对话框和单因素方差分析中的一模一样，不再重复。本题对“组别”作两两比较，方法为S-N-K法。
【Save钮】
将模型拟合时产生的中间结果或参数保存为新变量供继续分析时用，可保存的指标有预测值（Predicted Values）、残差(Residual)、诊断用指标(Diagnostics)等。
【Options钮】(完全随机设计方差分析用)
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定义选项,可以定义输出指标的估计边际均数、并做所选择的两两比较，还有其他一些输出，如常用描述指标、方差齐性检验(完全随机设计方差分析用)等。
注： 以上操作过程中，未选择方差齐性检验，因为在Univariate过程中，
模型中只要有2个以上因素，就不会给出方差齐性检验的结果。所以，如果需要对处理组及配伍组做方差齐性检验，可以先在One-Way-ANOVA过程分别尝试。
本例：A、B、C三组子宫重量方差齐性检验结果
子宫重量 Test of Homogeneity of Variances Levene Statistic .400
df1 2 df2 9 Sig. .682 4个种系子宫重量方差齐性检验结果
子宫重量 Test of Homogeneity of Variances
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Levene Statistic df1 df2 Sig. .490 3 8 .699
本例结果解释： 1、描述统计量
Descriptive Statistics
Dependent Variable: 子宫重量
分组 大白鼠种系 Mean
Std. Deviation N
0.25
A 108.00 . 1 B 46.00 . 1 C 70.00 . 1 D 43.00 . 1 Total
66.75 30.037
4 0.5
A 112.00 . 1 B 64.00 . 1 C 96.00 . 1 D 65.00 . 1 Total
84.25 23.726
4 0.75
A 142.00 . 1 B 116.00 . 1 C 134.00 . 1 D 98.00 . 1 Total
122.50 19.621 4 Total
A 120.67 18.583 3 B 75.33 36.350 3 C 100.00 32.187 3 D 68.67 27.683 3 Total
91.17
33.103
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2、方差分析结果
Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable: 子宫重量
Source Type III Sum of Squares df
Mean Square
Corrected Model 11618.833(a) 5 2323.767 Intercept 99736.33 1 99736.33 group 6503.167 2 3251.583 种系 5115.667 3 1705.222 Error 434.833
6
72.472
19
F 32.064 1376.201 44.867 23.529 Sig. 0.000 0.000 0.000 0.001
Total
Corrected Total a 111790 12 12053.67 11
R Squared = .964 (Adjusted R Squared = .934)
上表的标题内容翻译如下： 变异来源 III型方差SS 自由度 均方MS 统计量F P值 校正的模型 11618.833(a) 5 截距 分组 种系 误差 合计 2323.767 99736.33 3251.583 1705.222 72.472 32.064 1376.201 44.867 23.529 0.000 0.000 0.000 0.001 99736.33 6503.167 5115.667 434.833 111790 1 2 3 6 12 11 校正的合计 12053.67 以上方差分析结果，首先是所用方差分析模型的检验，F=32.064，P<0.05，因此所用的模型有统计学意义，可以用它来判断模型中系数有无统计学意义；第二行是截距，它在我们的分析中没有实际意义，忽略即可；第三行是变量“分组”，是我们真正要分析的“三个不同剂量”的影响，它的F=44.867，P=0.000<0.05，差异有统计学意义，可认为三种不同剂量的雌激素对大白鼠子宫重量有影响。第四行是变量“四个种系”，可见它也有统计学意义，不过我们关心的不是他。
由于可认为三种不同剂量的雌激素对大白鼠子宫重量有影响
故需做两两比较。
3.两两比较的结果：（方差齐时用）
子宫重量
Student-Newman-Keuls(a,b)
分组
0.25 0.5 0.75 Sig.
N
20
Subset 1 2 3
4 66.75 4 84.25 4 122.5
1.000 1.000 1.000
Means for groups in homogeneous subsets are displayed. Based on Type III Sum of Squares The error term is Mean Square(Error) = 72.472. a Uses Harmonic Mean Sample Size = 4.000 b Alpha = .05
上表是用S-N-K法进行两两比较的结果。从上表可见，三种不同剂量
的雌激素对大白鼠子宫重量的影响均不相同(P<0.05)，0.75剂量影响最大，其次是0.50剂量组，影响最小者为0.25剂量组。
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方差分析--SPSS应用
