通过聚类分析可将观测对象划分为若干互斥的组别，评估分类质量的一种常见策略是运用均值比较法（即means过程），考察不同簇在各维度指标上的平均值是否存在系统性差异。若检验结果表明各类别在多数变量上均呈现统计学意义上的显著差异，则说明该聚类方案具备良好的判别能力与稳定性，能较准确地揭示数据潜在的结构模式。

1、 假设已完成聚类建模，全部样本均已分配至相应类别。此时数据视图中已新增若干变量，用于标识每个样本所属的簇编号。如下图所示，界面中列出了三种不同的聚类设定：三簇、四簇及五簇划分方案，便于从多个角度对比其聚类表现。

2、 在顶部菜单栏中依次点击【分析】→【比较均值】→【均值】，即可调出均值计算对话框。

3、 将所有测量指标变量移入“因变量列表”，同时将聚类所得的分组变量拖入“自变量列表”（即分组依据）中。

4、 单击“确定”按钮，系统随即执行运算并输出结果表格。

5、 当分别按五类、四类和三类进行划分时，可获得对应三组均值汇总表，详见下图。需注意的是，此步骤仅提供各簇在各项指标上的中心趋势估计，如需判断这些均值之间的差异是否具有统计显著性，还需借助后续介绍的方差分析技术。

6、 在菜单栏中依次选择【分析】→【比较均值】→【单因素ANOVA】，以启动方差分析模块。

7、 将各分析指标变量添加至“因变量列表”，并将聚类生成的类别变量填入“因子”框内，最后点击“确定”开始分析流程。