在資料分析中，按照具體維度將資料分組進行組間比較是十分常見的，例如在零售業態中，按照性別、城市、收入水平將消費者進行分組進行對比分析。看似簡單，其實這其中經常伴隨著拍腦袋決策的危險。以下資料案例可以說明。原創案例資料、分析思路來自資料小宇軍《資料分析企業的賢內助》。
資料案例說明：
上表反映不同收入的使用者對a賣場品類方面的滿意度。我們是否能夠從表面上看，根據8.29>7.46>7.23，就斷定低收入者對a賣場的品類最滿意，而高收入者最不滿意呢？拍腦袋來看，這似乎十分合理。
不同組間對比，差異是否顯著，需要謹慎！
滿意度的得分差異來自兩個方面，即不同分組間可能的差異和同一組內誤差導致的可能差異。本案例中，不同組間差異是由於收入不同，所引起的使用者滿意度差異。同一組內是同樣的收入水平，可能由於其他抽樣誤差引起了使用者滿意度的差異。
而只有當滿意度差異來自收入水平（組間差異）的影響時，而不是其他因素，才可說收入影響品類滿意度，不同收入水平的使用者滿意度不同。
用方差分析來判斷組間差異
常用的顯著性檢驗有t檢驗和方差分析，t檢驗只適於兩組樣本，而方差分析則適於多組樣本，本例可採用方差分析來判斷。
1、首先我們對上表資料進行細化，找到每組內受訪者的具體滿意度打分數值，而不是這個彙總後的得分值。
2、spss方差分析：
分析：比較均值，單因素方差分析3、資料是否適合做方差分析因變數列表：品類滿意度
因子：收入
選項：方差同質性檢驗
方差分析之前，需要進行可行性檢驗，原假設，各分組方差無差異。根據同質性檢驗可知，sig值0.453，為大概率，原假設成立，即不同分組之間同質，沒有顯著差異，可進行方差分析。
4、方差分析結果
原假設，各分組之間無差異。方差分析sig值0.194，大於小概率值0.05，為大概率，原假設成立，即不同收入水平分組之間在品類滿意度上並不沒有不同。不存在顯著差異。
5、用視覺化圖來揭示原因
我們可以看到，每類收入者的滿意度得分都圍繞平均值上下波動，這表明不同收入者對品類的態度存在明顯差異，例如，同是高收入者，有的非常滿意，有的卻十分的不滿意。同組內的差異甚至高出不同收入者之間的差異，這一點可以通過方差分析中方差得以判斷。
因此說，收入水平並不是導致使用者對a賣場品類滿意度的關鍵因素。
可見，資料的表象往往迷惑人，尤其是綜合彙總後的平均值，通過對底層資料進行分組及方差分析則可以讓我們撥開雲霧，看到資料的本質。
同時，這個案例也告訴我們，在常規的報表分析當中，經常性的工作是對底層資料進行彙總分析，然後拿彙總資料用於決策，此時，非常容易就數字大小的對比而做出判斷，報表工作人員需要注意，需要養成用統計的理念和邏輯上報資料的結果。
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