這個範例數據，是以SPSS在社會科學的應用一書中的範例數據(2011)，來做為雙因子(二因子)變異數分析的教學與說明 (以下內容請勿抄襲，感謝)。這邊的範例，是要探討受測者的最高教育程度(因子1.)與工作有無(因子2.)，是否有影響到受測者對於自我社會地位的評價。統計思考的流程，仍是與之前面講述單因子分析時相同。
[雙因子(二因子多因子)變異數分析]SPSS統計分析應用two Way ANOVA(1):雙因子變異數分析與Post Hoc(事後比較檢定),多因子,設計評價研究(理論,Excel,認證,分析範例,案例,實務,ANOVA,SPSS,Dunnett's T3 Games-Howell,Tukey,杜凱法,Scheffe,薛費法,LSD,Fisher Least Significant Difference,統計教學,單因子,二因子,Statistic,Statistical Analysis)
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一、輸入研究數據
接下來，開始講述雙因子變異數分析的流程。
一、輸入數據(請以自己的數據進行操作); 二、統計方法選擇與分析; 三、解釋數據與結論
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二、統計方法選擇與分析
這個實驗問題的分組，因子共有兩個，就是最高教育程度與工作有無，影響的探討僅有自我社會地位的評價。因為此範例為兩個因子去探討一個被影響的現象，所以選擇雙因子(二因子)變異數分析的統計方法(Two-way ANOVA)。
Two-way ANOVA在設定時，有下列幾個部分是具有解釋效用的，可以輔助說明分析結果：
1.描述性統計(視研究內容而定，看是否需要加入)
2.同質性檢定(SPSS需用語法操作，大部分研究會跳過此步驟)
3.ANOVA
4.事後多重比較(Post Hoc)
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接下來，為軟體的操作流程，如下：
1.下拉式選單> [分析]> [一般線型模型]>[單變量]
2.對話視窗如圖所示，請各位將自己軟體內要做為自變數的兩個因子，放到固定因子；依變數放入想要探討是否被影響的項目。接續，按下選項進行細部調整。
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3.研究者通常會想得到變數的平均數和描述統計量，在選項中可以確認這些資訊已納入結果輸出。將敘述統計勾選後，按下繼續，再確定輸出。
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三、解釋數據與結論
1.受試者間因子結果
這個部分，為提供自變數(因子)每一個類別的個數為何。
2.敘述統計結果
提供每一個組別的平均數(Means)與標準差(Standard Deviation)。進一步則是可以得知不同類別，在依變數和各個變數的類別組合後之平均分數，如下圖。
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以這個範例來說，最低分數為(3.99)，受訪者為沒有正式學歷且目前有工作的受訪者，表示此種組合的受測者，在進行社會自評量表的撰寫時分數最低；而最高分數(7.24)，則是擁有學歷，但目前卻沒有工作的受訪者，表示此種組合的受測者，在進行社會自評量表的撰寫時分數最高。
3.受試者間效應項的檢定 (雙因子變異數分析結果)
以此範例來說，先看到degree(最高教育程度)對變異數的貢獻是顯著的(F=41.643, 顯著性=0.00<0.05) ；而v27(受訪者是否有工作)，對變異數的貢獻則是不顯著(F=0.973, 顯著性=0.324>0.05) 。而教育程度與是否有工作共同作用時，對變異數則為不顯著(F=2.180, 顯著性=0.054>0.05) 。
再綜合2.敘述統計的結果來探討，有工作的受訪者對其社會地位自評分數會高於沒有工作者。如果想進一步探討"教育程度"變因中的那些類別是具有顯著差異的，就需要使用到Post Hoc事後檢定來做統計分析。
4.Post Hoc事後檢定結果
再度執行一次統計。下拉式選單>分析>一般線型模型>單變量，這時請點選Post Hoc檢定。
先將其中一個因子(此範例使用"教育程度"因子放到檢定區塊)，最後將Scheffe法勾選。
*Scheffe法：各組樣本數不同時效果佳，也是較為嚴格的檢定法
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下方紅色框選的部分，即表示對應到的項目彼此間並無顯著的差異(>0.05)。Ex.無正式學歷比對最低的正式學歷，對於社會地位量表的分數並無顯著差異性。
5.製作圖表判斷結果
除了藉由仔細檢查各個類別組合的平均數，以判斷交互作用是否存在之外，也可以善用SPSS所提供的圖形展示來辨別。同樣，下拉式選單>分析>一般線型模型>單變量，這時點選圖形。
這時進入單變量：剖面圖對話視窗。將自變項之一移動至水平軸，另一自變項移動至個別線，最後按下新增。(*如果某個自變數的類別，比另一個自變數多的時候，通常會將類別較少的自變數移到個別線)
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這時，可以很清楚看出組別之間的差異和統計上的交互作用形式。Ex.大部分有工作者的社會地位自評分數都大過於沒有工作者，僅有無正式學歷者和大學畢業者例外。
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Reference 莊文忠(2011)。SPSS在社會科學的應用。台北：五南。
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