一、概念（分析-一般線性模型-多變量）
        “GLM 多變量”過程通過一個或多個因子變量或協變量為多個因變量提供回歸分析和方差分析。因子變量將總體劃分成組。通過使用此一般線性模型過程，您可以檢驗關于因子變量對因變量聯合分布的各個分組的均值的效應的原假設?？梢哉{查因子之間的交互以及單個因子的效應。另外，還可以包含協變量的效應以及協變量與因子的交互。對于回歸分析，自變量（預測變量）指定為協變量。
平衡與非平衡模型均可進行檢驗。如果模型中的每個單元包含相同的個案數，則設計是平衡的。在多變量模型中，模型中的效應引起的平方和以及誤差平方和以矩陣形式表示，而不是以單變量分析中的標量形式表示。這些矩陣稱為SSCP（平方和與叉積）矩陣。如果指定了多個因變量，則提供使用Pillai 的軌跡、Wilks 的lambda、Hotelling的軌跡、Roy 的最大根條件以及近似F 統計量的多變量方差分析，同時還提供每個因變量的單變量方差分析。除了檢驗假設，“GLM 多變量”過程還生成參數估計。
常用的先驗對比可用于執行假設檢驗。另外，在整體的F 檢驗已顯示顯著性之后，可以使用兩兩比較檢驗評估指定均值之間的差值。估計邊際均值為模型中的單元提供了預測均值估計值，且這些均值的輪廓圖（交互圖）允許您輕松對其中一些關系進行可視化。單獨為每個因變量執行兩兩多重比較檢驗。
殘差、預測值、Cook 距離以及杠桿值可以另存為數據文件中檢查假設的新變量。另外還提供殘差SSCP 矩陣（殘差的平方和與叉積的方形矩陣）、殘差協方差矩陣（殘差SSCP 矩陣除以殘差的自由度）和殘差相關矩陣（殘差協方差矩陣的標準化形式）。
WLS 權重允許您指定一個變量，用來針對加權最小平方(WLS) 分析為觀察值賦予不同權重，這樣也許可以補償測量的不同精確度。
        1、示例。某塑料制造商要測量塑料膜的三種屬性：抗扯強度、光澤度和不透明度。廠商使用兩種擠出速度和添加劑量進行了嘗試，并對擠出速度和添加劑量的各種組合度量了這三種屬性。廠商發現擠出速度和添加劑量單獨產生的結果很明顯，但這兩種因子的交互作用并不明顯。
2、方法。類型I、類型II、類型III 和類型IV 的平方和可用來評估不同的假設。類型III 是缺省值。
3、統計量。兩兩比較范圍檢驗和多重比較：最小顯著性差異、Bonferroni、Sidak、Scheffé、Ryan-Einot-Gabriel-Welsch 多重F、Ryan-Einot-Gabriel-Welsch 多范圍、Student-Newman-Keuls、Tukey’s 真實顯著性差異、Tukey 的b、Duncan、Hochberg’sGT2、Gabriel、Waller-Duncan t 檢驗、Dunnett（單側和雙側）、Tamhane’s T2、Dunnett’s T3、Games-Howell 和Dunnett’s C。描述統計：所有單元中所有因變量的觀察均值、標準差和計數；Levene 的方差齊性檢驗；對因變量協方差矩陣的齊性Box的M 檢驗以及Bartlett 的球形度檢驗。
4、圖。分布-水平圖、殘差圖以及輪廓圖（交互）。
5、數據。因變量應是定量的。因子應是分類因子，可以具有數字值或字符串值。協變量是與因變量相關的定量變量。
6、假設。對于因變量，數據是來自多變量正態總體的隨機向量樣本；在總體中，所有單元的方差-協方差矩陣均相同。盡管數據應對稱，但方差分析對于偏離正態性是穩健的。要檢查假設，您可以使用方差齊性檢驗（包括Box 的M 檢驗）和分布-水平圖。您還可以檢查殘差和殘差圖。
7、相關過程。在進行方差分析之前使用“探索”過程來檢查數據。對于單個因變量，請使用“GLM 單變量”。如果您針對每個主體的多種情況度量相同的因變量，請使用“GLM 重復測量”。
二、操作（分析-一般線性模型-多變量）
    SPSS中的多變量方差分析的使用方法及其對話框中各個選項的含義，詳見單因素方差分析和單變量一般線性模型。


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（備注：數據分析相關工作不限行業，可涉及統計，數據分析，數據挖掘，數據庫，數據管理，大數據架構等內容。）

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