多元方差分析就是有多个因变量的分析，但是这几个因变量并不是没有关系的，他们应该属于同一种质的不同的形式，比如一个问卷的几个不同的维度。看一下spss多元方差分析的操作方法和结果分析吧。
材料/工具
spss
方法
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在spss中打开数据，在菜单栏上执行：analyse--general linear model--multivariate。
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将所有的因变量都放到第一个列表里，将自变量放到固定因素列表里。
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点击options按钮，打开子对话框。
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将自变量矫正方式放到右侧的display means，勾选如图所示的三个选项，用来展示描述统计、方差齐性、效应大小，点击继续，返回到主对话框。
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点击post hoc，设置事后检验。
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将自变量矫正方式放到事后检验的列表里，在方差齐性的方法中选择lsd，在方差不齐性的方法中选dunnet c，点击continue按钮。
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点击ok按钮，开始数据处理。
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先来分析多变量检验，如图所示的红色方框中显示的是检验的不同方法，有时候不同的方法会显示出不同的结果，需要分别解释，下面的结果是一致的。
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以wilks lambda方法为例，看sig值为000说明差异显著，篇eta方位0.375说明可以解释变异的37.5%。
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看主体间效应的检验，在矫正方式这一栏，也就是自变量的这一栏，乍一看三个水平的自变量都达到了显著水平，因为对自变量的多次比较会造成一类错误的概率增加，所以我们要用显著性水平除以自变量的水平数，也就是0.05/3=0.17，这样来看重复减少这个水平是达不到显著水平的。
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