方差齊性檢驗常用的方法有

Ⅰ 方差分析中方差齊性時常用的多重比較檢驗方法有哪些

snk，lsd，b校正，都是方差齊性的常用兩兩比較方法

Ⅱ 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

Ⅲ 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。