在前面的章节中，我们探讨了两组连续性变量t检验在SPSS软件中的应用。在日常生活中，我们常常会遇到涉及两组以上变量的比较问题。例如，比较三个班级的考试成绩或一个年级内多个班级的测验成绩。在这种情况下，t检验就不再适用，我们需要采用更为合适的统计方法来处理这类问题。
方差分析是一种检验两个或两个以上样本均数间是否存在统计学差异的方法。该方法对样本数据有着严格的要求，要求数据必须满足以下条件：首先是数据应服从正态分布；各组数据间必须具备独立性；各个组的方差必须齐同。对于正态性检验和独立性的判断，我们已经在之前的章节中进行了介绍，而方差的齐性检验则需要在分析过程中进行。
以三个班级的考试成绩为例，我们将详细解释如何在SPSS中实现方差分析。在开始方差分析之前，我们已经对数据进行了正态性检验，并确认该数据符合正态分布的假设。
在SPSS中，我们选择“分析”菜单下的“比较平均值”选项，然后选择“单因素ANOVA”。接着，我们将待分析的变量和分组变量分别选入相应的框内。值得注意的是，我们必须打开右侧的选项框，并勾选“方差同质性检验”这一选项。这一选项正是用于进行方差的齐性检验。
结果显示，在上方是方差齐性检验的结果。与正态性检验相似，当显著性即P值大于0.05时，我们便认为方差是齐同的。在此例中，P值为0.533，已超过0.05的阈值，因此我们可以认为该数据的方差是齐同的。
接下来是方差分析的结果部分。如果P值小于0.05，那么就意味着这些班级的成绩之间存在统计学上的差异。在此例中，P值小于0.05，说明这三个班级的成绩确实存在差异。
我们还面临第二个问题。既然我们知道这三个班级的成绩有差异，那么这种差异究竟是在1班、2班和3班中都存在呢？还是只存在于如1班与2班或1班与3班之间的比较中？这便涉及到事后多重比较的问题。
在SPSS中，多重比较的选项与方差的齐性检验选项都在右侧的选项框中。常用的多重比较方法包括SNK法、Dunnett法和Bonferroni法等。SNK法适用于对所有数据间的差别一无所知的情况；Dunnett法则常用于事先指定一个对照组的情况；而Bonferroni法则采用调整检验水准的方法来进行多重比较。虽然这些方法各有特点，但它们之间并无优劣之分。
以SNK法为例，其结果主要关注最右侧的两栏数据。这些数据分别是1班、2班和3班的成绩均分。当两个班的均数处于同一列时，它们的成绩便没有统计学上的差异。在本例中，1班和2班的成绩均分在同一列中，说明这两个班级之间的成绩是没有统计学上差异的。而1班与3班、2班与3班的均数分属于两列，因此它们之间存在统计学上的差异。
本例的最终结果是三个班级的总成绩存在统计学上的差异，具体而言是1班与3班、2班与3班之间的分数存在差异。这表明3班的成绩在统计学上要优于1班和2班。
在下一节中，我们将介绍分类变量的卡方检验方法。