今天有个消化的朋友问我，他收集了三组数据，都是量化数据，想看看三组之间有没有差异。然后他用T检验两两对比，结果还不错，他得到了想要的结果。问我要不要一起庆祝。我立刻制止了他的发言，说你的方法不对，犯这种错误的概率会增加。你分三组，已经对比三次了。一种错误的概率是1-(1-0.05)*(1-0.05)*(1-0.05)。此时需要进行方差分析。那怎么做呢？
做分析之前需要考虑几个问题。
是单一因素吗？
是否独立？
各组的应变是否符合正态分布？
各组的因变量是否方差同质？
嗯，他的研究是单因素的，只分析药物的一个因素，包括三种不同的药物，分为三组。而且每一组都是相互独立的。
如何验证是否符合正态分布:
分析-描述-探索
然后从如下图所示的可选框中选择因变量和分组变量，单击绘图，检查正常图表。单击继续并确认。输出结果。
单变量方差分析:
分析-比较均值-单因素方差分析
然后在相应的可选框中选择因变量和自变量，点击选项，并勾选以下选项:
然后单击成对比较，并检查以下选项。建议查Bonferroni，因为这个比较目前应用比较广泛，P值已经修正。建议不要检查方差齐性的假设，因为如果方差不一致，应该直接使用非参数检验。继续解决，确认并输出结果。
结果:
最重要的结果就是上图，包括三个部分。第一个表是描述性统计，第二个表是方差齐性检验。这里的例子不符合方差齐性。第三个表为单向方差分析，P值大于0.05，说明三组比较无统计学意义。此时，没有必要在组之间进行成对比较。
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