方差齐性检测方法是怎么进行的

‘壹’ 什么是方差齐性检验具体应该如何进行

方差齐性检验是方差分析的重要前提，是方差可加性原则应用的一个条件。
方差齐性检验是对两样本方差是否相同进行的检验。
方差齐性检验和两样本平均数的差异性检验在假设检验的基本思想上是没有什么差异性的。只是所选择的抽样分布不一样。方差齐性检验所选择的抽样分布为F分布。

‘贰’ 方差分析中方差齐性时常用的多重比较检验方法有哪些

1、图基法(Tukey's Method)又称T多重比较法，是用来比较均值 和 (g≠h)的所有可能的两两差异的一种联立检验( a simultaneous test) ( Tukey,1953)。目标是为所有两两比较构建100(1-α)%的置信区间。

这种方法的基础是学生化的极差分布( studentized range distribution)。令r为从均值为μ、方差为σ2的正态分布中得到的一些独立观察的极差(即最大值减最小值),令v为误差的自由度数目(多重比较中为N-G)。

2、谢弗法( Scheffé's method) 又称S多重比较法，也为多重比较构建一个100(1 -α) %的联立置信区间( Scheffé,1953,1959)。区间由下式给出:

表示自由度为G-1和N-G的F分布的100(1 -α)百分数点。

谢弗法更具有普适性，因为所有可能的对比都可用它来检验统计显着性，

而且可为参数的相应线性函数构建置信区间

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图基法和谢弗法的比较

作为两种主要的多重比较方法，图基法和谢弗法各有其优缺点，总结如下：

1、谢弗法可应用于样本量不等时的多重比较，而原始的图基法只适用于样本量相同时的比较。

2、在比较简单成对差异( simple pairwise differences)时，图基法最具效力，给出更窄的置信区间，虽然它对于广义比对( general contrasts) 也可适用。

3、与此相比，对于涉及广义比对的比较，谢弗法更具效力，给出更窄的置信区间。

4、如果F检验显着，那么谢弗法将从所有可能的比对(contrasts)中至少检测出一对比对是统计显着的。

5、谢弗法应用起来更为方便，因为F分布表比图基法中使用的学生化极差分布更容易得到。

6、正态性假定和同方差性假定对于图基法比对于谢弗法更加重要

‘叁’ 在spss中方差没有齐性的时候用什么方法进行检验

方差分析方法：

方差分析对各组方差的方差齐性（也就是各组方差是否一致）有要求，如果方差不齐，不能使用方差分析。不过，SPSS统计软件的one way ANOVA在方差不齐时是可以使用的，此时你应该使用Brown-Forsythe或Welch的修正值。

当想看哪两组有差异时，可以使用one way ANOVA自带的Post Hoc Tests，方差不齐时使用不等方差假设项下的Tamhane's T2或Dunnett's T3等。

方差分析的基本原理

是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：

(1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。

(2)随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。

以上内容参考：网络-方差分析

‘肆’ spss方差齐性检验步骤

检验步骤如下：
第一步、将数据录入到SPSS的数据视图中，这一步与前面t检验相同，输入数据后，选择【分析】→【比较均值】→【单因素ANOVA】。
第二步、点击后，出现下图的单因素方差分析的窗口，将【value】→【因子】，【group】→【因变量列表】。
第三步、点击【选项】出现线面单因素ANOVA的窗口，其中勾选【方差同质性检验】后，点击【继续】，确定后，即可在结果中看到方差齐性的结果。

‘伍’ 在spss中方差没有齐性的时候用什么方法进行检验

方差不齐涉及的统计方法主要有t检验和方差分析这两个方法，处理办法如下：
1、t检验：SPSS统计软件的Independent-Samples T Test有方差相等或不相等2个结果，如果两组方差不齐也没关系，你只要看方差不齐项所对应的结果就可以了。顺便说一个，SPSS统计软件的Independent-Samples T Test也同时进行方差齐性检验并报告结果。
2、方差分析：方差分析对各组方差的方差齐性（也就是各组方差是否一致）有要求，如果方差不齐，你不能使用方差分析。不过，SPSS统计软件的one way ANOVA在方差不齐时是可以使用的，此时你应该使用Brown-Forsythe或Welch的修正值。当你想看哪两组有差异时，可以使用one way ANOVA自带的Post Hoc Tests，方差不齐时使用不等方差假设项下的Tamhane's T2或Dunnett's T3等。
如果你仍然不放心，可以使用非参检验，看看这两种方法的结果是否有明显差异。

这是我的数据，我想分析不同年年份（以上的数据是从2000-2014年的，在统计局网站上找到的，每年只有一个数据，是某市年人均衣着支出。）对衣着支出是否有显着影响，如果有，最好还可以进一步对比。
但是，这组数据用单因素方差分析做出来的结果是不满足方差齐性检验的。
这是我做出来的结果，单因素方差分析的，但是我知道不满足方差齐性的结果是没有意义的。
同时，我还想研究 不同年份对食品、居住、医疗保健、交通是否有显着影响。
我要研究的最终目标是 不同年份对家庭消费结构的影响，所以也想把每一年的每一项的百分比算出来，然后研究不同年份的家庭消费结构，我的问题很幼稚，学过SPSS，

‘陆’ 协方差分析的方差齐性检验怎么做

协方差分析的大致流程和多自变量组间设计的方差分析是一样的（在spss菜单里选择分析——一般线性模型——单变量，点击选项按钮，选择方差齐性检验），只不过多加入一个协变量，其原理就是给每个因变量减去协变量的效应，然后来分析自变量的效应。

方差齐性的公式是用方差最大组的方差比方差最小组的方差，差异不显着就是齐性。由于方差分析假定实验处理的效应是固定的，那么处理效应就只是给每组内的每个个案加上一个常数，也就是说处理只是让每组数据的分布平移了，形态不变，每组内的差异水平还是由本来的个体差异决定的。因此协变量的加入不会影响方差齐性检验，因为它无法影响个体差异，个体差异是固定不变的。
理论上是如此，spss里我也试过，协变量的确对齐性检验无影响

‘柒’ 方差齐性检验在什么情况下进行为什么要进行方差齐性检验

如果需要进行方差分析,就要进行方差齐性检验，即若组间方差不齐则不适用方差分析。但可通过对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正弦变换等方法变换后再进行方差齐性检验,若还不行只能进行非参数检验.

‘捌’ 在SPSS里怎么进行方差齐性检验

1、第一步：将数据录入到SPSS的数据视图中，这一步与前面t检验相同，输入数据后，选择【分析】→【比较均值】→【单因素ANOVA】。

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SPSS发展历史

1968年：斯坦福大学三位学生创建了SPSS。

1968年：诞生第一个用于大型机的统计软件。

1975年：在芝加哥成立SPSS总部。

1984年：推出用于个人电脑的SPSS/PC+。

1992年：推出Windows版本，同时全球自SPSS 11.0起，SPSS全称为“Statistical Proct and Service Solutions”，即“统计产品和服务解决方案”。

2009年：SPSS公司宣布重新包装旗下的SPSS产品线，定位为预测统计分析软件(Predictive Analytics Software)PASW，包括四部分：

PASW Statistics (formerly SPSS Statistics)：统计分析。

PASW Modeler (formerly Clementine) ：数据挖掘。

Data Collection family (formerly Dimensions)：数据收集。

PASW Collaboration and Deployment Services (formerly Predictive Enterprise Services)：企业应用服务。

2010年：随着SPSS公司被IBM公司并购,各子产品家族名称前面不再以PASW为名,修改为统一加上IBM SPSS字样。。

‘玖’ 为什么要进行方差齐性检验，如何检验

因为方差齐性检验是方差分析的重要前提，是方差可加性原则应用的一个条件。方差齐性检验的时候，首先需要知道方差齐性检验的本质：样本以及总体的方差的分布是常数，和自变量或者因变量没有关系。

然后绘制散点图，在方差齐性检验中，因变量被设置为横轴，纵轴是学生化残差。原因就是，要弄清究竟因变量和残差之间有没有关系。

如果残差随机分布在一条穿过零点的水平直线的两侧，就说明残差独立，也就是证明因变量方差齐性。

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齐性检验的基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。常用方法有：Hartley检验、Bartlett检验、修正的Bartlett检验 。

关于两个或两个以上总体的方差是否相等的统计检验。根据情况不同，有不同的检验方法。在两个总体相互独立且服从正态时，可用F检验；在k个（k>2）总体相互独立且服从正态时，可用Bartlett检验。

在两个相关总体的情形，则不能用F检验，改用t检验；在k个总体的正态性不满足（尤其是偏态）时，Bartlett检验便不合用了，要改为使用一些对正态性不敏感的检验，如对数方差分析、Fmax检验、Cochran检验等。