單因素方差分析（One-Way ANOVA）是一種常用的統計方法，用于比較三組或更多組均數的差異。SPSS是一個廣泛使用的數據分析軟件，可以輕松地實現單因素方差分析。

下面是使用SPSS進行單因素方差分析比較三組均數的步驟：

Step 1: 數據輸入

首先，在SPSS中打開你的數據文件并將數據輸入到數據編輯器中。確保每個變量都正確標記，并且所有數據都已經正確輸入。如果需要，可以使用SPSS數據清洗功能來檢查和清理數據。

Step 2: 分組變量創建

創建一個新變量，用于標識分組變量（group variable）。例如，假設我們要比較不同品牌口紅的銷售額，我們可以創建一個名為“brand”的變量，并在該變量中輸入每個樣本所屬的品牌（例如，“品牌1”、“品牌2”、“品牌3”等）。

Step 3: 單因素方差分析操作

接下來，在SPSS中選擇“Analyze” > “Compare Means” > “One-Way ANOVA”。然后，將要比較的變量拖動到“Dependent List”欄目中，將分組變量拖動到“Factor”欄目中，并點擊“Options”按鈕進入選項設置頁面。

在選項設置頁面，可以對單因素方差分析進行各種配置。例如，可以選擇使用哪種類型的誤差平方和、調整方差齊性、計算置信區間等。完成設置后，點擊“Continue”按鈕返回主窗口。

Step 4: 輸出結果解釋

單因素方差分析的輸出結果包含了各類統計信息，其中最重要的是F值和p值。F值表示組間差異與組內差異之比，p值則表示差異是否顯著。

在上述例子中，我們比較了三種不同品牌口紅的銷售額，假設得到的輸出結果如下表所示：

從上表可以看出，F值為7.65，p值為0.001，這意味著不同品牌的銷售額存在顯著差異。同時，Sum of Squares列顯示了組間和組內差異的平方和，df列顯示了對應的自由度，Mean Square列顯示了各自的均方，以及Total行顯示了總體平方和。

此外，在輸出結果中還有一些其他的統計信息，例如各組的均值、標準差、置信區間和效應大小等，這些信息可以幫助我們更好地理解數據結果。

綜上所述，通過SPSS進行單因素方差分析可以非常簡單地比較三組或更多組均數的差異。只需要按照上述四個步驟操作即可得到相應的輸出結果，并根據結果判斷各組均數之間是否存在顯著差異。

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