那麼方差齊性檢驗的方法有哪些

㈠ 如何用sas檢驗方差齊性

方差齊性檢驗有很多方法： proc glm data=xxxx; class xxxx; model xxxx=xxxx; means xxxx/ hovtest; run; 其中語句means xxxx/ hovtest;的作用就是檢驗方差齊性。 hovtest後可跟選項來改變方差齊性的檢驗方法。 例如： hovtest=levene hovtest=

㈡ 如何進行方差齊性檢驗

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。

㈢ 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。

㈣ 方差齊性檢驗結果解讀是什麼

方差齊性檢驗結果解讀是：

一般情況下，只要sig值大於0.05就可以認為方差齊性的假設成立，因此方差分析的結果應該值得信賴；如果sig值小於或等於0.05，方差齊性的假設就值得懷疑，導致方差分析的結果也值得懷疑。

方差齊性檢驗常用方法有：

Hartley檢驗、Bartlett檢驗、修正的Bartlett檢驗。方差分析中有三條前提假設，其中一條是：不同水平的總體方差相等。

因為F檢驗對方差齊性的偏離較為敏感，故方差齊性檢驗十分必要。其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。

㈤ 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。

㈥ 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。。

㈦ 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

㈧ 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，

㈨ 判斷方差是否齊，怎麼判斷

看這個Levene's test for equality of variances，這就是方差齊性檢驗，結果看F值和對應的sig，如果sig>0.05，說明滿足方差齊性的條件，反之不滿足，你這里sig=0.733，可知是滿足方差齊性的條件的，說明數據可以進行方差分析。

方差的性質：

1、設C是常數，則D（C）=0；

2、設X是隨機變數，C是常數，則有

標准差與方差不同的是，標准差和變數的計算單位相同，比方差清楚，因此很多時候我們分析的時候更多的使用的是標准差。