在探索单一因素影响的方差分析之后，我们进一步深入研究多因素的复杂性，即多因素方差分析（Multifactorial ANOVA），它揭示了两个或更多自变量对因变量综合影响的模式。想象这样一个场景：我们试图揭示收入在不同国家和性别之间的关联，选取A、B、C、D四国，每国各20位志愿者（男性10人，女性10人），他们的收入数据成为我们研究的焦点。通过SPSS进行深入分析，让我们一步步揭示这个多元关系。
数据录入与预处理</
在SPSS中，首先整理并导入这些数据，确保所有变量清晰明了。我们选择【分析】→【一般线性模型】→【单变量】作为我们的分析起点。
设置过程中，将【因变量】设定为我们关注的收入，【固定因子】则包括国家、性别，以及可能的交互效应——国家*性别。在这个阶段，我们并未涉及随机因子和协变量，焦点集中在固定因素的效应上。
进行分析</
在【模型】对话框中，选择全因子分析，这样可以同时考察所有因素的影响。在【绘制】部分，我们将国家作为水平轴，性别作为单图，通过【添加】功能可视化数据结构。
在【两两比较】部分，针对国家，我们选择LSD方法，而性别由于两水平，不进行两两比较。在【选项】里，我们要求显示国家和性别的均值，以及对变量的方差齐性进行检验。
分析结果解读</
在【输出文档】中，分析结果分为描述统计、检验结果和作图结果三大部分。首先，【主体间因子】概述了因子的数量和检验概况；接着，【描述性统计量】揭示了各国家男性和女性的收入均值及变异情况，Levene检验显示各变量方差齐性，P值为0.753，显示变量之间相对均衡。
在检验结果中，我们发现校正后的模型P值为0.000，揭示了自变量与因变量间的显著关联。国家和性别各自的P值都小于0.05，证明了收入与国家和性别之间确实存在显著差异。然而，交互效应P值为0.797，大于0.05，意味着国家与性别之间的交互影响在收入上并不显著，即性别在不同国家之间的收入差距并未受到显著国家差异的影响，比如假设女性在所有国家的收入普遍低于男性（请注意，这仅基于假设数据，实际情况需根据具体数据进行分析）。
【多个比较】部分显示，A、B、C、D四个国家间的收入水平存在显著差异，这突显了全球收入分配的不均衡性。
最后，【月收入的估计边际均值】图形清晰地展示了不同国家男性和女性收入的比较，帮助我们直观地理解性别和国家对收入的影响模式。