單因素方差分析為檢驗某一個因子的不同水平是否對觀察變量有顯著差異。
一、前提條件：
1.正態性。
2.獨立性。
3.方差齊性。方差齊性為最重要的檢驗條件，若方差不齊時不能做方差分析。
4.因變量為連續變量。
5.自變量為分類變量。
二、案例：
某公司分別用四種廣告形式（微博、電視廣告、報紙、廣播）對某種產品進行推廣，記錄其相應的銷售額，分析這四種廣告形式是否有差異，若有，哪種廣告形式最有效果？
三、操作步驟：
Step1.打開單因素隨機方差分析sav. 分析——比較平均值——單因素ANOVA檢驗。
Step2.【因變量列表】選入銷售額，【因子】選入廣告形式。
Step3.單擊【選項】，勾選描述、方差齊性檢驗、平均值圖。
Step4.單擊【事後比較】，勾選LSD（邦弗倫尼法為LSD法的修正）、S-N-K（這兩種為比較常用的方法，具體的可根據實際的工作進行選擇。）註：不假定等方差一般不用，若方差不齊，一般不用方差分析來檢驗。
四、結果分析：
1.在描述中可知，四種廣告形式的個案數分別為35個，總計140個個案，四種廣告形式的銷售額平均值由大到小分別為微博、電視廣告、廣播、報紙。
2.方差齊性檢驗的結果為P值是0.350>0.05，因此方差是齊性的，所以可以用單因素方差分析來分析此例。
3.單因素方差分析，檢驗統計量F為9.276，顯著性為0.000<0.001，有統計學意義，認為四種廣告形式的效果是有差異的。
4.事後比較。LSD法實際上是將各組的均值和一個參照水平進行比較，每一個水平都為參照，其他水平和此參照進行比較。此例中可以看出除了廣播和電視廣告間沒有顯著差異外，其餘的幾種廣告形式之間均有顯著差異。（平均值差值右上角帶*號的代表差異顯著）；
S-N-K法將幾種水平分組，差異不顯著的在一個組，差異顯著的在不同組，且各組從小到大排序。此例可以看出廣播和電視廣告間沒有差異，報紙、微博與另外幾種廣告形式有差異。微博的銷售額平均值最高，報紙的最低。
Ps:以上兩種方法的檢驗結果是相同的，通過此例可以看出，若因素水平較多，則用S-N-K法更加簡單清晰，LSD法不易於閱讀。
5.平均值圖，給出了四種廣告形式的銷售額平均值的折線圖，更直觀的看出各廣告形式的差異。
總結：在四種廣告形式中，除了廣播和電視廣告間沒有差異外，報紙、微博與另外幾種廣告形式都有差異，最有效的廣告形式為微博，可以加大在微博上投放廣告，宣傳產品。
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