方差齊性檢測方法是怎麼進行的

『壹』 什麼是方差齊性檢驗具體應該如何進行

方差齊性檢驗是方差分析的重要前提，是方差可加性原則應用的一個條件。
方差齊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。

『貳』 方差分析中方差齊性時常用的多重比較檢驗方法有哪些

1、圖基法(Tukey's Method)又稱T多重比較法，是用來比較均值 和 (g≠h)的所有可能的兩兩差異的一種聯立檢驗( a simultaneous test) ( Tukey,1953)。目標是為所有兩兩比較構建100(1-α)%的置信區間。

這種方法的基礎是學生化的極差分布( studentized range distribution)。令r為從均值為μ、方差為σ2的正態分布中得到的一些獨立觀察的極差(即最大值減最小值),令v為誤差的自由度數目(多重比較中為N-G)。

2、謝弗法( Scheffé's method) 又稱S多重比較法，也為多重比較構建一個100(1 -α) %的聯立置信區間( Scheffé,1953,1959)。區間由下式給出:

表示自由度為G-1和N-G的F分布的100(1 -α)百分數點。

謝弗法更具有普適性，因為所有可能的對比都可用它來檢驗統計顯著性，

而且可為參數的相應線性函數構建置信區間

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圖基法和謝弗法的比較

作為兩種主要的多重比較方法，圖基法和謝弗法各有其優缺點，總結如下：

1、謝弗法可應用於樣本量不等時的多重比較，而原始的圖基法只適用於樣本量相同時的比較。

2、在比較簡單成對差異( simple pairwise differences)時，圖基法最具效力，給出更窄的置信區間，雖然它對於廣義比對( general contrasts) 也可適用。

3、與此相比，對於涉及廣義比對的比較，謝弗法更具效力，給出更窄的置信區間。

4、如果F檢驗顯著，那麼謝弗法將從所有可能的比對(contrasts)中至少檢測出一對比對是統計顯著的。

5、謝弗法應用起來更為方便，因為F分布表比圖基法中使用的學生化極差分布更容易得到。

6、正態性假定和同方差性假定對於圖基法比對於謝弗法更加重要

『叄』 在spss中方差沒有齊性的時候用什麼方法進行檢驗

方差分析方法：

方差分析對各組方差的方差齊性（也就是各組方差是否一致）有要求，如果方差不齊，不能使用方差分析。不過，SPSS統計軟體的one way ANOVA在方差不齊時是可以使用的，此時你應該使用Brown-Forsythe或Welch的修正值。

當想看哪兩組有差異時，可以使用one way ANOVA自帶的Post Hoc Tests，方差不齊時使用不等方差假設項下的Tamhane's T2或Dunnett's T3等。

方差分析的基本原理

是認為不同處理組的均數間的差別基本來源有兩個：

(1) 實驗條件，即不同的處理造成的差異，稱為組間差異。用變數在各組的均值與總均值之偏差平方和的總和表示，記作SSb，組間自由度dfb。

(2)隨機誤差，如測量誤差造成的差異或個體間的差異，稱為組內差異，用變數在各組的均值與該組內變數值之偏差平方和的總和表示， 記作SSw，組內自由度dfw。

以上內容參考：網路-方差分析

『肆』 spss方差齊性檢驗步驟

檢驗步驟如下：
第一步、將數據錄入到SPSS的數據視圖中，這一步與前面t檢驗相同，輸入數據後，選擇【分析】→【比較均值】→【單因素ANOVA】。
第二步、點擊後，出現下圖的單因素方差分析的窗口，將【value】→【因子】，【group】→【因變數列表】。
第三步、點擊【選項】出現線面單因素ANOVA的窗口，其中勾選【方差同質性檢驗】後，點擊【繼續】，確定後，即可在結果中看到方差齊性的結果。

『伍』 在spss中方差沒有齊性的時候用什麼方法進行檢驗

方差不齊涉及的統計方法主要有t檢驗和方差分析這兩個方法，處理辦法如下：
1、t檢驗：SPSS統計軟體的Independent-Samples T Test有方差相等或不相等2個結果，如果兩組方差不齊也沒關系，你只要看方差不齊項所對應的結果就可以了。順便說一個，SPSS統計軟體的Independent-Samples T Test也同時進行方差齊性檢驗並報告結果。
2、方差分析：方差分析對各組方差的方差齊性（也就是各組方差是否一致）有要求，如果方差不齊，你不能使用方差分析。不過，SPSS統計軟體的one way ANOVA在方差不齊時是可以使用的，此時你應該使用Brown-Forsythe或Welch的修正值。當你想看哪兩組有差異時，可以使用one way ANOVA自帶的Post Hoc Tests，方差不齊時使用不等方差假設項下的Tamhane's T2或Dunnett's T3等。
如果你仍然不放心，可以使用非參檢驗，看看這兩種方法的結果是否有明顯差異。

這是我的數據，我想分析不同年年份（以上的數據是從2000-2014年的，在統計局網站上找到的，每年只有一個數據，是某市年人均衣著支出。）對衣著支出是否有顯著影響，如果有，最好還可以進一步對比。
但是，這組數據用單因素方差分析做出來的結果是不滿足方差齊性檢驗的。
這是我做出來的結果，單因素方差分析的，但是我知道不滿足方差齊性的結果是沒有意義的。
同時，我還想研究 不同年份對食品、居住、醫療保健、交通是否有顯著影響。
我要研究的最終目標是 不同年份對家庭消費結構的影響，所以也想把每一年的每一項的百分比算出來，然後研究不同年份的家庭消費結構，我的問題很幼稚，學過SPSS，

『陸』 協方差分析的方差齊性檢驗怎麼做

協方差分析的大致流程和多自變數組間設計的方差分析是一樣的（在spss菜單里選擇分析——一般線性模型——單變數，點擊選項按鈕，選擇方差齊性檢驗），只不過多加入一個協變數，其原理就是給每個因變數減去協變數的效應，然後來分析自變數的效應。

方差齊性的公式是用方差最大組的方差比方差最小組的方差，差異不顯著就是齊性。由於方差分析假定實驗處理的效應是固定的，那麼處理效應就只是給每組內的每個個案加上一個常數，也就是說處理只是讓每組數據的分布平移了，形態不變，每組內的差異水平還是由本來的個體差異決定的。因此協變數的加入不會影響方差齊性檢驗，因為它無法影響個體差異，個體差異是固定不變的。
理論上是如此，spss里我也試過，協變數的確對齊性檢驗無影響

『柒』 方差齊性檢驗在什麼情況下進行為什麼要進行方差齊性檢驗

如果需要進行方差分析,就要進行方差齊性檢驗，即若組間方差不齊則不適用方差分析。但可通過對數變換、平方根變換、倒數變換、平方根反正弦變換等方法變換後再進行方差齊性檢驗,若還不行只能進行非參數檢驗.

『捌』 在SPSS里怎麼進行方差齊性檢驗

1、第一步：將數據錄入到SPSS的數據視圖中，這一步與前面t檢驗相同，輸入數據後，選擇【分析】→【比較均值】→【單因素ANOVA】。

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SPSS發展歷史

1968年：斯坦福大學三位學生創建了SPSS。

1968年：誕生第一個用於大型機的統計軟體。

1975年：在芝加哥成立SPSS總部。

1984年：推出用於個人電腦的SPSS/PC+。

1992年：推出Windows版本，同時全球自SPSS 11.0起，SPSS全稱為「Statistical Proct and Service Solutions」，即「統計產品和服務解決方案」。

2009年：SPSS公司宣布重新包裝旗下的SPSS產品線，定位為預測統計分析軟體(Predictive Analytics Software)PASW，包括四部分：

PASW Statistics (formerly SPSS Statistics)：統計分析。

PASW Modeler (formerly Clementine) ：數據挖掘。

Data Collection family (formerly Dimensions)：數據收集。

PASW Collaboration and Deployment Services (formerly Predictive Enterprise Services)：企業應用服務。

2010年：隨著SPSS公司被IBM公司並購,各子產品家族名稱前面不再以PASW為名,修改為統一加上IBM SPSS字樣。。

『玖』 為什麼要進行方差齊性檢驗，如何檢驗

因為方差齊性檢驗是方差分析的重要前提，是方差可加性原則應用的一個條件。方差齊性檢驗的時候，首先需要知道方差齊性檢驗的本質：樣本以及總體的方差的分布是常數，和自變數或者因變數沒有關系。

然後繪制散點圖，在方差齊性檢驗中，因變數被設置為橫軸，縱軸是學生化殘差。原因就是，要弄清究竟因變數和殘差之間有沒有關系。

如果殘差隨機分布在一條穿過零點的水平直線的兩側，就說明殘差獨立，也就是證明因變數方差齊性。

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齊性檢驗的基本原理是先對總體的特徵作出某種假設，然後通過抽樣研究的統計推理，對此假設應該被拒絕還是接受作出推斷。常用方法有：Hartley檢驗、Bartlett檢驗、修正的Bartlett檢驗 。

關於兩個或兩個以上總體的方差是否相等的統計檢驗。根據情況不同，有不同的檢驗方法。在兩個總體相互獨立且服從正態時，可用F檢驗；在k個（k>2）總體相互獨立且服從正態時，可用Bartlett檢驗。

在兩個相關總體的情形，則不能用F檢驗，改用t檢驗；在k個總體的正態性不滿足（尤其是偏態）時，Bartlett檢驗便不合用了，要改為使用一些對正態性不敏感的檢驗，如對數方差分析、Fmax檢驗、Cochran檢驗等。