1、单因素方差分析步骤：1.如图，进入单因素方差分析 。2.将“销售额”选入 ， “广告形式”选入 。3.将 中的“广告形式”换成“地区” 。结果呈现：表一 广告形式对销售额的单因素方差分析结果ANOVA5866.083 3 1955.361 13.483 .00020303.222 140 145.02326169.306 143Between GroupsWithin GroupsTotalSum ofSquares df Mean Square F Sig.表二 地区对销售额的单因素方差分析结果ANOVA9265.306 17 545.018 4.062 .00016904.000 126
2、134.15926169.306 143Between GroupsWithin GroupsTotalSum ofSquares df Mean Square F Sig.分析：1. 如果仅仅考虑广告形式单个因素对销售额的影响，从“广告形式对销售额的单因素方差分析结果”可以看出，统计量 F 对应的概率 P-值为 0.000，小于显著性水平a=0.05（a=0.01） ，所以，拒绝原假设，即，认为不同广告形式对销售额产生了显著的影响。2. 如果仅仅考虑地区单个因素对销售额的影响，从“地区对销售额的单因素方差分析结果”可以看出，统计量 F 对应的概率 P-值为 0.000，小于显著性水平 a=0.05(a=0.01),所以，拒绝原假设，即，认为不同地区对销售额产生了显著的影响。3. 从上述两表可以看出， “广告形式对销售额的单因素方差分析结果”中的 F 值为13.483， “地区对销售额的单因素方差分析结果”中的 F 值为 4.062，而 13.4834.062，所以，如果从单因素考虑，广告形式对销售额的影响较地区有更明显的作用。
