多元方差分析就是有多個因變數的分析，但是這幾個因變數並不是沒有關係的，他們應該屬於同一種質的不同的形式，比如一個問卷的幾個不同的維度。下面我們來具體的操作一下多元方差分析。
方法/步驟
在spss中開啟資料，在選單欄上執行：analyse--general linear model--multivariate，開啟多元方差分析對話方塊
將所有的因變數都放到第一個列表裡，將自變數放到固定因素列表裡
點選options按鈕，開啟子對話方塊
將自變數矯正方式放到右側的display means，勾選如圖所示的三個選項，用來展示描述統計、方差齊性、效應大小，點選繼續，返回到主對話方塊
點選post hoc，設定事後檢驗
將自變數矯正方式放到事後檢驗的列表裡，然後在方差齊性的方法中選擇lsd，在方差不齊性的方法中選dunnet c，點選continue按鈕
點選ok按鈕，開始資料處理
我們先來分析多變數檢驗，如圖所示的紅色方框中顯示的是檢驗的不同方法，有時候不同的方法會顯示出不同的結果，你要分別解釋，下面的結果是一致的
我們以wilks lambda方法為例，看sig值為000說明差異顯著，篇eta方位0.375說明可以解釋變異的37.5%
接著看主體間效應的檢驗，在矯正方式這一欄，也就是自變數的這一欄，乍一看三個水平的自變數都達到了顯著水平，但是，其實不然，因為對自變數的多次比較會造成一類錯誤的概率增加，所以我們要用顯著性水平除以自變數的水平數，也就是0.05/3=0.17，這樣來看重複減少這個水平是達不到顯著水平的。
