統計：多因子變異數分析Two-Way ANOVA之適用範圍與SPSS操作

多因子變異數分析（Two-Way ANOVA）適用於同時比較兩個或更多因子對於結果變數的影響，並評估不同因子之間是否存在交互作用。換句話說，是用來檢驗多組、多種或多層次的分類中，是否各自和彼此之間的差異具顯著性。

多因子變異數分析Two-Way ANOVA的適用情境

某減重計畫，在不同的飲食控制（低碳飲食、低脂飲食）與不同運動強度（低、中、高強度）的組合下，對體重變化是否有顯著差異，且是否存在飲食和運動強度的交互作用。
某教學方法，在不同性別（男性、女性）與不同年級（低、中、高年級）的學生中，學習成效是否有顯著差異，並且性別和年級間是否存在交互作用。
某紓壓App，在不同焦慮程度（輕度、中度、重度）與不同使用頻率（每天使用、每週使用）下，對焦慮指數的影響是否顯著，並且焦慮程度與使用頻率間是否存在交互作用。
彈性工時制度，在不同的班別（早班、午班、晚班）與不同職位（管理層、非管理層）之間，對工作滿意度是否有顯著差異，並且班別與職位之間是否存在交互作用。
使用某款空氣清淨機，在不同空間（客廳、臥室、書房）與不同使用時間（早上、下午、晚上）的組合下，對空氣品質的影響是否顯著，並且空間與使用時間之間是否存在交互作用。

SPSS操作範例

某學校宣稱ＯＯ措施可以有效平衡各學院之男女性別學生的證照數量，故我們想要得知這個ＯＯ措施是否真如宣稱般的具備顯著效果？

Step 1. 在SPSS變數視圖中，預先定義資料欄位。其中可以去指定值欄位，讓後續報告中令人困惑的代表值可以透過標籤來還原與表明。

Step 2. 將收集到的數據，複製到SPSS資料視圖內，請預先將學院取代成數值、性別取代成數值。（亦可進入SPSS中進行取代，但實在是太麻煩了，勸你在外部的資料編輯環境中做會簡單很多）

學院 性別 證照數
1    1    15
1    1    17
1    1    14
1    2    12
1    2    10
1    2    13
2    1    8
2    1    9
2    1    7
2    2    11
2    2    10
2    2    12
3    1    6
3    1    5
3    1    7
3    2    9
3    2    8
3    2    10

Step 3. 點選分析＞一般線性模型＞單變異數。