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单因素方差分析
方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。
方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）
在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova,
打开单因素方差分析对话框
在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择snk和lsd，返回确认ok
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2.
其实，负责任要回答你这个问题的话，我会说：正因为你没学过统计，可以谅解和理解。
你的问题是“分析某东西的需求影响因素”，说明你要分析的对象至少有2部分，一部分是原因，一部分是结果。结果就是“某东西的需求”，原因就是“影响因素”。
那么，用回归分析是最适用的，难度也适中。
回归分析建模之前，首先要分析“影响因素”和“某东西的需求”之间的相关关系，看看是哪种相关，然后通过业务经验，再进行相应的回归模型建模。你写的时候逻辑上比较容易梳理思路，别人阅读起来也容易看懂你的思路。
而t检验，卡方检验，方差分析，也可以分析“影响因素”和“某东西的需求”之间的相关关系，但如果没有实际业务经验解释的话，是很难说明白他们之间存在因果关系，论文就不完整；并且，这些方法适用于销售试验，也就是你可以控制环境因素的场景，但是对于你无法控制的场景，例如研究某类市场的产品的自然销售，则很容易说不清楚甚至用不上。
因子分析嘛，比较少用到“因果关系”或“相关关系”的研究，一般是用在降维上。
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