在数据分析领域，当我们需要探究多个自变量对多个因变量的影响时，多元方差分析（MANOVA）便成为了一种强大的工具。相较于单变量方差分析（ANOVA），它能够更全面地评估不同组别之间的差异，避免了单一指标可能带来的片面性。

使用SPSS进行多元方差分析时，首先需明确研究目的和假设，接着整理数据并导入软件。在操作界面中选择“分析”菜单下的“一般线性模型”，然后点击“多变量”。将自变量设置为“固定因子”，因变量添加至“因变量列表”框内。设置完成后，点击“确定”即可得到结果。

通过SPSS输出的表格，我们可以查看Wilks Lambda、Pillai's Trace等统计量来判断是否存在显著性差异。此外，效应大小（如eta平方值）也应被关注，以衡量各因素的实际影响力度。无论是学术研究还是商业决策，掌握这项技能都能帮助我们更科学地解读数据背后的规律！💡

数据分析 SPSS 多元方差分析

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