方差分析是检验多个样本均数间差异是否具有统计学差异的方法，例如:研究不同药物对治疗某种疾病的疗效、不同地区女性生育率等。都可以用方差分析去解决。在生活中可以解决很多问题，举个例子来讲：如果想研究不同学历之间的薪资是否有差异，就可以使用单因素方差进行分析，分析过程如下：

登录账号后进入SPSSAU页面，点击右上角“上传数据”，将处理好的数据进行“点击上传文件”上传即可。

在“通用方法”模块中选择“方差”方法，将X定类变量放于上方分析框内，Y定量变量放于下方分析框内，点击“开始分析”即可。

方差分析方法中有以下4个方法供研究者选择，分别是方差分析、方差齐检验、Welch anova、Brown-Forsythe anova。

方差分析：分析定类数据与定量数据之间的关系情况。

方差齐检验：用于分析不同定类数据组别，对定量数据时的波动情况是否一致。

Welch anova：采用Welch分布的统计量进行的各组均值是否相等的检验

Brown-Forsythe anova：采用Brown-Forsythe分布的统计量进行的各组均值是否相等的检验。

补充说明：如果数据不满足方差齐性也可以使用Welch anova以及Brown-Forsythe anova。

案例背景：分析不同学历之间的工作人员薪资是否有差异。其中1.0代表高中毕业，2.0代表专科，3.0代表本科学历，4.0代表研究生学历（数据只适用于此案例分析）。

学历对于薪资呈现出0.05水平显著性(p=0.000SPSSAU折线图

上述折线图展示的是学历和薪资方差分析对比，从图中可以看出不同学历样本对于薪资均有着差异性。

补充说明：除此之外SPSSAU还提供了方差分析中间过程值表以及方差分析结果的普通格式以及简化纵向格式，如下：

（1）方差分析中间过程值：

（2）方差分析结果（普通格式）

（3）方差分析结果（简化纵向格式）

方差分析用于研究差异，差异共由两部分组成，分别是组间平方和，组内平方和；同时对应着自由度值等；计算分别如下：