1、第一步：将数据录入到SPSS的数据视图中，这一步与前面t检验相同，输入数据后，选择【分析】→【比较均值】→【单因素ANOVA】。
2、第二步：点击后，出现下图的单因素方差分析的窗口，将【value】→【因子】，【group】→【因变量列表】。
3、第三步：点击【选项】出现线面单因素ANOVA的窗口，其中勾选【方差同质性检验】后，点击【继续】，确定后，即可在结果中看到方差齐性的结果。
4、第四步：结果，如下图所示，我们看到Levene检验的结果，知显著性为0.382，即P>0.05，差异无统计学意义，表示方差齐。
扩展资料
SPSS发展历史
1968年：斯坦福大学三位学生创建了SPSS。
1968年：诞生第一个用于大型机的统计软件。
1975年：在芝加哥成立SPSS总部。
1984年：推出用于个人电脑的SPSS/PC+。
1992年：推出Windows版本，同时全球自SPSS 11.0起，SPSS全称为“Statistical Product and Service Solutions”，即“统计产品和服务解决方案”。
2009年：SPSS公司宣布重新包装旗下的SPSS产品线，定位为预测统计分析软件(Predictive Analytics Software)PASW，包括四部分：
PASW Statistics (formerly SPSS Statistics)：统计分析。
PASW Modeler (formerly Clementine) ：数据挖掘。
Data Collection family (formerly Dimensions)：数据收集。
PASW Collaboration and Deployment Services (formerly Predictive Enterprise Services)：企业应用服务。
2010年：随着SPSS公司被IBM公司并购,各子产品家族名称前面不再以PASW为名,修改为统一加上IBM SPSS字样。。
参考资料来源：百度百科-spss
方差齐性指自变量X的取值范围内，不论X取什么值，对应的Y为服从正态分布的随机变量，并具有相同的方差，即Y的方差与X值的大小无关（来源百度百科）。利用SPSSAU进行方差齐检验（分析路径【通用方法】→【方差】）。举个例子说明如下：
不同地区的销量方差齐分析如下：
利用方差齐性检验各组别数据的波动情况，从方差齐分析结果中可以看出结果的F值为0.043，p值为0.838大于0.05，说明不同地区的销量没有显著差异性，也即说明具有方差齐性，同理可以分析不同品牌的销量也具有方差齐性（不进行赘述）。
综上，每个总体服从方差齐性，并且满足双因素方差分析的前提条件，所以接下来进行双因素方差分析。