单因素方差分析流程
单因素方差分析流程图如下：
一、案例背景
有一所学校初二年级共有3个班级，共90名同学。现在学校想通过最近一次期末考试成绩，使用单因素方差分析来判断3个班级的成绩是否呈现出显著性差异，部分数据如下：
二、前提条件
在使用单因素方差分析进行差异性分析，样本需要满足3个前提条件，这3个前提条件分别是独立性、正态性和方差齐性。独立性是指样本之间是相互独立互不干扰的；正态性是指样本均需要服从正态分布；方差齐性是指各个样本的方差应该相等，对于各组样本数据，它们是从相同方差的正态分布中抽取的。接下来，将一一对这3个前提条件进行检验。
1.独立性检验
因为3个班级的同学之间是互不干扰的，各自都在自己的班级进行学习，所以样本通过独立性检验。
2.正态性检验
正态性检验的方法有很多种，包括统计检验法（Kolmogorov-Smirnov检验和Shapiro-Wilk检验）、描述法（峰度绝对值小于10并且偏度绝对值小于3，则说明数据基本可接受为正态分布）、图示法查看直方图、P-P图或Q-Q图等。其中，当属统计检验法最为严格，如果对数据正态性要求很严格时，可以使用该种方法。但当对数据正态性要求不是特别严格时，可以使用图示法进行正态性检验，如果直方图近似呈现为“中间高，两头低”的钟形或者P-P图和Q-Q图近似呈一条对角直线，则可认为数据近似满足正态分布。因为统计检验法最为严谨，所以本文将使用该种方法进行样本数据的正态性检验，检验结果如下图：
SPSSAU默认输出K-S和S-W两类统计检验结果，当样本量大于50时，一般使用K-S检验进行，所以从上图可以看出，K-S检验p值=0.169>0.05，样本没有呈现出显著性，说明样本具有正态性特质，通过正态性检验。
3.方差齐检验
利用SPSSAU系统进行方差齐检验，输出结果如下图：
