SPSS作为老牌强大数据分析软件，对于笔者这样的小白而言，非常易用，10秒完成一个one-way anova不成问题，唯手熟尔。当因为某些原因不得不用R语言做anova分析时，却碰到诸多问题，通过层层搜索和整理，最终还是完成了与SPSS输出完全一致的R代码，仅供参考。本文主要关注三种最简单的方差分析：one-way anova（单因素方差分析），two-way anova（二因素方差分析）和repeated anova（重复测量方差分析），分别使用SPSS和R语言进行分析对比。

1 one-way anova（单因素方差分析）

数据集：不同种类的饲料对小鼠似乎有不同的增肥效果，如果仅考虑体重，哪一种最好？自变量为饲料种类，因变量为小鼠体重。

SPSS分析过程：

选择[Analyze]-[Compare Means]-[One-Way ANOVA]

将fodder变量放入Factor，weight变量放入Dependent List

在[Post Hoc]选项中勾选Tukey进行事后检验

在[Options]中勾选Descriptive，Homogeneity of variance test，和Means plot

点击[OK]输出结果：

方差同质性检验结果不显著表明满足方差同质性前提

在one-way anova的输出结果中，F(3, 15) = 157.467，p

可以看到第4种饲料增肥效果最好，为了可视化性更好，看下SPSS出的祖传图：

R语言分析过程：