多組間數據差異的比較，一般採用方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）。
單因素方差分析（one way anova)，是一種較為常用的方差分析手段，主要目的是為了尋找多組數據總變異的真實來源，判斷總變異是來自於組內變異（Vin），還是來自於組間變異（Vbetween）。
單因素方差分析的檢驗統計量F=Vbetween/Vin，表示組間變異與組內變異的比值。F值越大於1，說明各組數據之間的變異越大，組內變異越小，各組數據之間的差異也就越大。
進行單因素方差分析的數據一般表現為此種形式
若是對各組數據進行更直觀的觀察，可進行繪圖描述
存在顯著差異的三組數據繪圖
不存在顯著差異的三組數據繪圖
下面講解如何採用SPSS軟體對三組數據進行單因素方差分析；在【數據視圖】界面，導入或錄入數據信息如下：
進入【變量視圖】界面，選擇「Group」行的【值】，對值標籤進行設置：
值：0，標籤：「A組」
值：1，標籤：「B組」
值：2，標籤：「C組」
點擊【確定】
進入【數據視圖】界面，點擊右上角【數據與值的轉換】，可將「Group」列的「值」轉換為「標籤」
選擇【分析】→【比較均值】→【單因素ANOVA】
進入單因素方差分析界面
將分組信息「Group」導入【因子】，數據「Results」導入【因變量列表】，點擊【確定】
在輸出文檔中查看分析結果：
【單因素方差分析】：三組進行的方差分析結果，組間方差平方和為711.62，組內方差平方和為50165.76，總的方差平方和為50877.39，檢驗統計量F=0.617，P=0.542，表明三組之間，差異無統計學意義（P>0.05）。
【兩兩比較】
若要對數據進一步的兩兩比較，可以在下面這個對話框中進行設置，點擊【兩兩比較】
在「假定方差齊性」的菜單下，選擇採用兩兩比較的方法，主要有LSD，S-N-K，Bonferroni以及Tukey等，這裡我們展示【LSD】兩兩比較的分析結果，選中【LSD】，點擊【繼續】
回到上級目錄，點擊【選項】
在【選項】的彈出界面，對各組變量進行初步探索，勾選【描述性】，【方差同質性檢驗】，點擊【繼續】
回到上級目錄，點擊【確定】，在輸出文檔中查看分析結果：
表1【描述】，對3組數據的均值，標準差，標準誤，均值95%置信區間等進行描述統計；
表2【方差齊性檢驗】，對3組數據的方差進行Levene進行齊性檢驗，P=0.550，表明三組數據方差齊性檢測通過。
表3【單因素方差分析】：三組進行的方差分析結果，組間方差平方和為711.62，組內方差平方和為50165.76，總的方差平方和為50877.39，檢驗統計量F=0.617，P=0.542，表明三組之間，差異無統計學意義（P>0.05）；一般在這種情況下就沒必要再進行【多重比較】，因為在對多組變量進行【單因素方差分析】時，若P>0.05，那麼進一步的兩兩比較基本上也不會有找到有差異的兩組。
表4【多重比較】：A組與B組比較，均值差為6.867，P=0.271，兩組差異無統計學意義（P>0.05）；A組與C組比較，均值差為2.967，P=0.634，兩組差異無統計學意義（P>0.05）；B組與C組比較，均值差為-3.900，P=0.531，兩組差異無統計學意義（P>0.05）。