spss方差分析要解决的基本问题？它的基本内容是什么？

方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）是统计学中的一种技术，主要用于检验三个或以上样本均值是否存在显著差异。它要解决的基本问题是判断研究因素（因子）的不同水平对实验结果是否有显著影响。

方差分析的基本内容主要包括以下几个方面：

1. 研究假设：在进行方差分析之前，需要设立零假设（H0）和备择假设（H1）。零假设通常表示各组样本均值之间没有差异，而备择假设则表示至少有一组样本均值与其他组存在差异。

2. 数据要求：方差分析要求数据是正态分布的，并且各组数据的方差应该相等，即满足方差齐性（homoscedasticity）的要求。

3. 因子与水平：因子是实验中被操纵或分类的变量，水平是因子的具体表现形态。例如，在研究教学方法对学习效果的影响时，教学方法是因子，而具体的教学方法是水平。

4. 总变异：方差分析将数据的总变异分解为组间变异和组内变异。组间变异是由于不同因子水平造成的变异，而组内变异是同一组内个体之间的自然变异。

5. F检验：方差分析通过计算F值来决定是否拒绝零假设。F值是一个比率，表示组间变异与组内变异的比值。计算公式为：( F = \frac{MS{\text{between}}}{MS{\text{within}}} )，其中MS代表均方（Mean Square），分别是组间和组内的均方。

6. 显著性水平：根据F值与对应的显著性水平（通常为0.05或0.01）进行比较，如果F值大于临界F值，则拒绝零假设，认为至少有两个组的均值存在显著差异。

7. 多重比较：当方差分析的结果表明存在显著差异时，可能需要进一步进行多重比较，以确定哪些组之间存在显著差异。常用的多重比较方法包括Tukey、Bonferroni、Scheffé等。

8. 效应量：效应量（Effect Size）是衡量研究结果实际意义的指标，它可以提供关于组间差异大小的信息。

9. 图形化展示：方差分析的结果通常可以通过条形图或箱线图等图形方式进行展示，以更直观地呈现不同组之间的差异。

使用SPSS软件进行方差分析时，可以输入数据，选择相应的统计测试，然后软件会自动计算并给出方差分析的结果，包括F值、P值、均值等信息。