1樓：匿名使用者
您第乙個等方差檢驗用的levene檢驗，所以認為您的資料是非正態的；此檢驗結果認為不具備方差齊性。
an***方差分析要求資料來自正態分佈總體，並且因子水平之間的方差大致相等（齊性），所以不應該使用an***方差分析。
如果您的資料是非正態的，應該進行非引數檢驗，比較中位數，比如進行kruskal-wall檢驗或mood中位數檢驗。
3組資料，使用spss，分析方差齊性p=0.044<0.05，是否還可做方差分析？下面圖中的結果是否是正確的？
2樓：
在方差分析選項（實際上應該說是多重比較選項）中有假定方差齊性和假定方差不齊並不表示方差不齊也可做方差分析。方差齊性的假設不能成立時，仍然可以做多重比較，多重比較與方差分析的原理是不一樣的，多重比較一般分為多重t檢驗和多極差檢驗兩種。方差分析是乙個總體檢驗，當其顯示有顯著性時近表明至少有兩個組的均值具有顯著差異，但不能具體指出那兩個組有顯著差異，這個任務是由多重比較來完成的，需要根據方差齊性的結果選擇合適的多重比較方法。
做方差齊性檢驗，結果為p=0.048<0.05，方差非齊性，但問題很小，可不可以依然用方差分析？
3樓：匿名使用者
你的樣本量比較大，每個處理樣本量大於100了，可以看作是大樣本，這種情況大多數時候可以不用理會方差齊性。你的方差不具有齊性的主要原因是樣本量太大，你如果樣本量變小，齊性檢驗就會不顯著了。
方差齊性檢驗顯著性小於0.05，還能進行多重分析嗎
4樓：匿名使用者
方差齊性檢驗顯著性小於0.05，說明不滿足方差齊性，那可以選擇方差不齊的兩兩比較方法的
5樓：無謂的性
這麼多年都會過去？你們要去看什麼?？
6樓：匿名使用者
男人這時候就要施展此計，一不怕羞，二不怕辱，三不怕累，四不怕花錢，**怕浪費時間。男人懂得男怕纏女怕磨的道理，只要百折不撓，永不放棄，勝利一定屬於自己的。這也是好漢無好妻，賴漢佔花枝的根本原因。
spss用獨立樣本t檢驗時,假設方差相等的levene檢驗sig值小於0.05,接下來該怎麼辦?
7樓：丶蘇酌
看方差不相等的那一行，sig值小於0.05，這種情況就是方差不齊。
在方差齊性檢驗結果中，若p>0.10，認為方差齊性，t檢驗看第一行的結果；否則認為方差不齊，t檢驗看第二行的結果。一般取a=0.
05，p<0.001，即p<0.05，可認為差異存在。
如果樣本量很大，資料近似正態分佈，可以直接用t檢驗中方差不齊的校正結果來做，就是選第二行的t和p值。如果樣本比較小，或者方差不齊問題很大，資料嚴重非正態分佈，則要使用非引數檢驗。
8樓：取啥名字好呢
這種情況就是方差不齊。如果您的樣本量很大，資料近似正態分佈，可以考慮直接用t檢驗中方差不齊的校正結果來做，就是選第二行的t和p值。但如果，樣本比較小，或者方差不齊問題很大，資料嚴重非正態分佈，則要使用非引數檢驗。
方差齊性檢驗中的p>0.10 (第乙個sig)，認為方差齊性，t檢驗看第一行的結果；否則認為方差不齊，t檢驗看第二行的結果。一般取a=0.
05，p<0.001，即p<0.05，可認為差異存在。
spss裡面t檢驗是比較常見的，另外方差也是比較常見的，而t檢驗主要是比較兩組資料之間的差別，比較之前還是有一些要求的，我們統計一些資料，雖說可以用手動計算來得出結論，但是一旦資料量特別大的時候，人工計算將會特別的繁瑣而且經常可能出現計算失誤的情況，所以spss可以說在統計學甚至其他方面有著不可缺少的作用。
9樓：匿名使用者
一、方差齊性檢驗中的p>0.10 (第乙個sig)，認為方差齊性，t檢驗看第一行的結果；否則認為方差不齊，t檢驗看第二行的結果。一般取a=0.
05，p<0.001，即p<0.05，可認為差異存在。
二、spss裡面t檢驗是比較常見的，另外方差也是比較常見的，而t檢驗主要是比較兩組資料之間的差別，比較之前還是有一些要求的，我們統計一些資料，雖說可以用手動計算來得出結論，但是一旦資料量特別大的時候，人工計算將會特別的繁瑣而且經常可能出現計算失誤的情況，所以spss可以說在統計學甚至其他方面有著不可缺少的作用
擴充套件資料
spss（statistical product and service solutions），「統計產品與服務解決方案」軟體。最初軟體全稱為「社會科學統計軟體包」（solutionsstatistical package for the social sciences），但是隨著spss產品服務領域的擴大和服務深度的增加，spss公司已於2023年正式將英文全稱更改為「統計產品與服務解決方案」，這標誌著spss的戰略方向正在做出重大調整。spss為ibm公司推出的一系列用於統計學分析運算、資料探勘、**分析和決策支援任務的軟體產品及相關服務的總稱，有windows和mac os x等版本。
2023年spss總部首先推出了世界上第乙個統計分析軟體微機版本spss/pc+，開創了spss微機系列產品的開發方向，極大地擴充了它的應用範圍，並使其能很快地應用於自然科學、技術科學、社會科學的各個領域。世界上許多有影響的報刊雜誌紛紛就spss的自動統計繪圖、資料的深入分析、使用方便、功能齊全等方面給予了高度的評價。
雙因子方差分析中方差齊性檢驗p小於0.05,改用非引數檢驗,如何操作？？
10樓：匿名使用者
開啟分析——均值分析——單因素方差分析——options，在homogeneity of variance前打鉤就可以了結果中看這個檢驗值是不是大於0.05，如果是酒說明接受原假設，可以進行方差檢驗。之後看方差檢驗的檢驗值，看是否大於0.
05，如果是則說明不顯著，反之就顯著。
方差分析時候方差不齊怎麼辦？
11樓：匿名使用者
方差齊性檢驗一般是用方差最大組的方
差比最小組的方差，如果比值顯著不等於1，那就是方差不齊性。
按說不齊性是不可以進行後續的方差分析的，因為在均值檢驗中（包括方差分析，t檢驗等）各個實驗處理的效應被認為是一種固定效應，對所有人的作用一樣，也就是說，處理的作用就是給每個人原來的的水平加上乙個相同的常數，這樣的話，每個被試組原來什麼方差，實驗處理後還是什麼方差，那麼，如果不同被試組的方差不齊性，也就是方差之比顯著不等於1，就說明被試之間原本就差異很大，那我們的方差分析就得不到準確的結論，不知道究竟是實驗處理造成了不同被試組間的差異，還是說這裡面也混淆了個體差異。就算只有兩個組之間方差不齊，其他都齊，但這也會對不同部分均方的計算造成影響，哪怕只有兩個組不齊，那也是不齊。
方差不齊性，原則上不能進行方差分析，但spss裡的方差分析是在最小二乘法的框架下做的，和教育及心理統計教材中介紹的方差分析的分析方式不太一樣，好處是這樣的方差分析比較穩健，對於方差齊性的問題不敏感，即使違反了，也還是能用，結果也還是比較可信的。在spss裡面齊性並不是方差分析的必要條件。只不過教材是為了給你介紹大概原理，而且對最新的軟體的效能也不是非常了解，所以非要齊性。
況且做方差分析的**裡面一般也不會報告齊性檢驗。所以你就直接用方差分析就行了。
如果還是不放心，可以做一些資料轉換，使其接近齊性，比如box—cox轉換，對數轉換等等。
12樓：大姆哥
以下回答內容引自張文彤主編的《spss統計分析高階教程》，北京 高等教育出版社 2004，第6-7頁：
至於方差齊性，需要特別指出的是:根據 box 的研究結果，在單因素方差分析中，如果各組的例數相同(即均衡，如果在乙個實驗設計中任一因素各水平在所有單元格中出現的次數相同，且每個單元格內的元素數均相同，則該試驗是均衡的;否則，就被稱為不均衡) ，或總體呈正態分佈，則方差分析模型對方差略微不齊有一定的耐受性，只要最大與最小方差之比小於 3，分析結果都是穩定的。
有重複資料的多因素方差分析:由於正態性、方差齊性的考察是以單元格為基本單位，此時單元格數目往往很多，平均每個單元格內的樣本粒數實際上比較少。例如樣本量為 500 ，共分析 個因素，每個因素 個水平，則共有 =81 個單元格，平均乙個格仔裡只有5例左右的樣本。
此時實際上很難檢驗出差別;另一方面，也可能因為只是極個別單元格方差不齊而導致檢驗不能通過。根據實際經驗，實際上在多因素方差分析中，極端值的影響遠大於方差齊性等問題的影響，因此實際分析中可以直接考察因變數的分布情況，如果資料分佈不是明顯偏態，不存在極端值，則一般而言方差齊性和正態齊性不會有太大問題，而且也可以基本保證單元格內無極端值。因此在多因素方差分析中，方差齊性往往只限於理論**。
13樓：
方差齊性不符合說明你的分組不是獨立事件，對結果有影響。
嘗試新的分組滿足齊次性後分析。
沒有齊性的結果沒有意義。
14樓：kid夨
想問問高讚的答主，如果做mixed-design anova，box'm效標檢驗顯著，組間協方差不齊也沒關係嗎？
SPSS程式得出結果發現，方差齊性檢驗欄裡，顯著性為
不齊的，這和lsd沒關係，是不能用方差分析，更談不上lsd了 我替別人做這類的資料分析蠻多的 不具齊性，能不能用lsd麼要看你什麼什麼分析了 方差齊性檢驗顯著性值為0什麼意思 spss裡下圖這個方差齊性怎麼分析啊，求助 書面方差分析只要看f值18.953，分子與分母自由度及f0.05 2 sig表示...
f檢驗方差是否齊性的判斷過程,F檢驗方差是否齊性的判斷過程
在方差檢驗過程中，有軟體自動檢測方差是否齊性，點選option homogeneity of variance，出來的就是方差齊性檢驗，如果sig值大於0.05，說明方差齊性，否則不齊 怎麼用f值和sig值判斷方差齊性是否齊性 如果是用spss做方差分析，那麼方差齊性檢驗看levene對應的f檢驗的...
求教協方差分析的正態性檢驗，求教乙個協方差分析的正態性檢驗
方差齊性檢 bai驗是方差分析du的重要前提，是方zhi差可加性原則應用dao的乙個條件版。方差齊 權性檢驗是對兩樣本方差是否相同進行的檢驗。方差齊性檢驗和兩樣本平均數的差異性檢驗在假設檢驗的基本思想上是沒有什麼差異性的。只是所選擇的抽樣分布不一樣。方差齊性檢驗所選擇的抽樣分布為f分布。樓主如果是在...