举个例子来讲：
SPSSAU结果指标解读
1.方差分析结果
从上表可知，利用方差分析(全称为单因素方差分析)去研究fodder对于weight共1项的差异性，从上表可以看出：不同fodder样本对于weight全部均呈现出显著性(p<0.05)，意味着不同fodder样本对于weight均有着差异性。
补充说明：p值有‘*’说明有显著性差异，一个‘*’说明p＜0.05，两个‘*’说明p<0.01。
2.方差分析中间过程值
方差分析用于研究差异，差异共由两部分组成，分别是组间平方和，组内平方和。
（1）自由度
组间自由度df 1=组别数量 – 1；该案例中组别为4，组间自由度：4-1=3；
组内自由度df 2 = 样本量 – 组别数量；该案例中样本量为19，组内自由度：19-3=15；
（2）均方
组间均方 = 组间平方和 / 组间自由度df 1；
组间均方：20538.698/3=6846.233；
组内均方 = 组内平方和 / 组内自由度df 2；
组内均方：652.159/15=43.477；
（3）F
F值=组间均方 / 组内均方；F值：6846.233/43.477=157.467；
（4）p值
p 值是结合F 值，df 1和df 2计算得到。
3.深入分析-效应量指标
（1）偏Eta方(Partial η²)
偏Eta方=SSB/SST；例：20538.698/21190.858=0.969；
（2）Cohen's f 值
Cohen's f 值=Sqrt(偏Eta方 / (1 - 偏Eta方))； \sqrt{0.969 /(1-0.969)} =5.612；
补充说明：Cohen’s f表示效应量大小时，效应量小、中、大的区分临界点分别是:0.10，0.25和0.40。
方差的几个变形公式
方差的计算公式有几种
方差描述随机变量对于数学期望的偏离程度。单个偏离是消除符号影响方差即偏离平方的均值，记为E(X)，直接计算公式分离散型和连续型。方差等于各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数。其中，分别为离散型和连续型计算公式。称为标准差或均方差，方差描述波动程度。
方差是和中心偏离的程度，用来衡量一批数据的波动大小(即这批数据偏离平均数的大小)并把它叫做这组数据的方差，记作S^2。 在样本容量相同的情况下，方差越大，说明数据的波动越大，越不稳定。计算公式为：
S^2=1/n[(x1-x)^2+(x2-x)^2+……+(xn-x)^2]
其中：x为这组数据中的数据，n为大于0的整数。
方差的性质
1.当C为常数时，V a r ( C ) = 0 Var( C ) = 0Var(C)=0。
2.当X是随机变量，C是常数时：V a r ( C X ) = C 2 V a r ( X ) , V a r ( C + X ) = V a r ( X ) Var(CX) = C^2Var(X),Var(C+X)=Var(X)Var(CX)=C2Var(X),Var(C+X)=Var(X)。
3.Var(X)=0的充分必要条件是X以概率1取常数E(X)，即
P ( X = E X ) = 1 P({X=EX})=1P(X=EX)=1。
(当且仅当X取常数值E(X)时的概率为1时，Var(X)=0。)
注：不能得出X恒等于常数，当x是连续的时候X可以在任意有限个点取不等于常数c的值。