導語：方差分析可以幫助我們分析兩組或兩組以上的數據差異。但在現實研究中，一個變量的影響可能不足以說明差異效果。有時候還需要考察兩個甚至多個因素對因變量的影響。
概念：雙因素方差分析，用於分析2個定類數據與定量數據之間的關係情況。例如研究性別、學歷對網購滿意度的影響差異；以及男（女）性中，不同學歷是否有著網購滿意度差異性；或者同一學歷時，不同性別是否有著網購滿意度差異性。
對比單因素方差分析：
方差分析共同點均是研究不同類別樣本對於定量數據的差異，區別在於單因素方差分析僅比較一個分類數據，多因素方差分析可以比較多個分類數據，並且可以研究多個分類數據之間對於定量數據的交互影響關係情況。
單因素方差分析的使用非常普遍；相比之下雙因素方差對數據的要求更嚴格，因而更多用於實驗研究。如果實驗中涉及調節變量，自變量X和調節變量Z均為分類數據，此時也應該使用多因素方差分析方法。
案例應用：
1、背景：研究不同廣告形式和地區對商品銷售額的影響。共分為四種廣告形式，15個地區。由於兩個自變量都是定類數據所以選擇方差分析。以廣告形式和地區作為自變量X，商品銷售額作為Y。
2、操作：
第1步：有交互的雙因素方差分析
（1）選擇【進階方法】→【雙因素方差分析】。
（2）拖拽『地區』和『廣告形式』到【X(定類)】框，拖拽『銷售額』到【Y(定量)】。
（3）由於案例中需要分析不同廣告形式和地區之前的交互作用，因此勾選【二階效應】。
SPSSAU分析界面首先檢驗自變量X是否呈現出顯著性。分別分析2個X是否呈現出顯著性；如果呈現出顯著性，說明X不同組別會對Y產生顯著性差異。
SPSSAU雙因素方差分析結果如果兩個分類自變量均沒有呈現出顯著性，則交互作用研究結束。如果兩個分類自變量X中有一個，或者兩個均呈現出顯著性，接著應該分析交互項的顯著性，如果交互項呈現出顯著性，則說明具有交互作用，如果存在交互作用則可以繼續使用交互圖進行直觀分析。從上表可以看出：地區呈現出顯著性(P<0.05) ，說明主效應存在，說明不同地區會對銷售額產生差異關係。同時結果顯示廣告形式並不會對銷售額產生顯著的差異關係。另外，廣告形式和地區的交互項P值為0.286，大於0.05，說明二者之間無交互作用。
第2步：無交互的雙因素方差分析
除去交互項再次分析，這次不勾選【二階效應】
雙因素方差分析結果從上表可以看出：廣告形式和地區兩項均呈現出顯著性(P<0.01) ，說明主效應存在，廣告形式、地區會對銷售額產生差異關係。
結論：地區對產品銷售量有顯著影響，廣告形式對銷售量有顯著影響。
第3步：交互圖分析
如果交互項呈現出顯著性，可用交互圖深入分析交互作用。交互圖可以直觀展示交互作用情況。反之，如果自變量X1對於因變量Y並沒有影響關係，則不應該研究自變量X1對於因變量Y的影響時，分類自變量X2在不同水平時的影響幅度情況，即使交互項呈現出顯著性。
由於本次研究數據顯著交互項不顯著因而，不再具體分析效應圖。
深入分析
在上述交互作用研究後，如果自變量X呈現出顯著性，研究人員可以繼續深入對比自變量X在不同水平時因變量Y的具體情況，進一步挖掘細節信息。差異分析可以使用單因素方差分析，或者事後檢驗，也或者獨立樣本T檢驗，配對樣本T檢驗等分析方法。