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6.3.4 多元方差分析
所谓的多元方差分析，就是说存在着不止一个应变量，而是两个以上的应变量共同反映了自变量的影响程度。比如要研究某些因素对儿童生长的影响程度，则身高、体重等都可以作为生长程度的测量因子，即都应作为应变量。
【例6-4】 表6-12是影响橡胶质量的相关数据，假设tear_res（抗撕扯能力）、gloss（光泽）和opacity（不透明度）都使反应橡胶质量的指标，现在要研究extrusn（挤压）和additive（添加剂）对橡胶的质量影响如何，则应采用多元方差分析。
选择Analyze→General Linear Model→Multivariate，则弹出Multivariate对话框，请注意，除了没有random effect外，它的所有元素都是和univariate对话框相同的，里面的内容也相同，因此我们这里就不再重复了。
按照我们的分析要求，对话框操作步骤如下：
选择Analyze→General Lineal model→Multivariate
在Dependent Variable框中选入tear_res、gloss和opacity
在Fixed Factors框中选入extrusn和additive
单击OK
此处两个自变量均是二分类变量，故无需选择两两比较方法。
按上面的选择，分析结果见表6-13：
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