Ⅰ 双因素方差分析这样的数据可以用吗怎么分析
这个是两因素方差分析，数据可用，结果明了。
“误差方差的莱文等同性检验”的目的是检验各组样本的方差是否相等。各组样本的方差相等是进行方差分析的前提条件，如果各组样本方差不相等，一般不宜直接地使用方差分析。这个检验的结果显示“显着性”=0.523。说明各组样本的方差相等的概率为52.3%，不是小概率事件，所以认为各组样本方差相等。
主体间效应检验的目的是检验各个因素对数据的变异是否具有效应，你可以理解为特定因素的不同水平之间的数据平均值是否有差异。你的数据显示“品种”的显着性=0，意味着不同品种间数据平均值相等的概率为0%，即品种不同，数据则不同；“处理”的显着性=0.941，意味着不同处理之间的数据平均值相等的概率为94.1%，不是小概率事件，所以认为不同处理下的数据平均值相等。因此，品种之间数据平均值不相等，即品种变化对数据变化有显着效应；处理之间数据平均值不相等，即处理变化对数据变化无显着效应。
上述分析结果指出5个品种之间的数据平均值不相等，但并不清楚哪些品种跟其它品种不一样。要解决这一问题，需要对5个品种的平均值进行两两比较。在两两比较的时候要使用某些数学模型来予以校正，在你的结果里，使用的校正模型是邓肯法。邓肯法会将数据分为若干组，其中组内的品种的数据平均值相等，组之间的数据平均值不相等。从你的结果来看，5个品种分为了两个子集（组），其中组1只包括A5，其平均值是6.67；组2包括其它4个品种，平均值紧随其后。
你的最终结果是：A1=A2=A3=A4>A5.
Ⅱ 协方差的主体间效应检验怎么分析
1.打开SPSS软件，将案例数据导入或者填写到软件中，点击“分析”-“一般线性模型”-“单变量”。
2.在“单变量”窗口，将治疗后血脂数转移到因变量中，组别转移到固定因子中，年龄转移到协变量中。
3.点击“EM均值”，在弹出的窗口，将组别移动到显示下列各项的平均值中，勾选中“比较主效应”，在置信区间调整中选择“邦弗伦尼”，点击“继续”按钮即可。
4.点击“选项”，在“选项”窗口，选择描述统计，返回“单变量”窗口，点击“确定”按钮即可得到协方差分析结果。