那么方差齐性检验的方法有哪些

㈠ 如何用sas检验方差齐性

方差齐性检验有很多方法： proc glm data=xxxx; class xxxx; model xxxx=xxxx; means xxxx/ hovtest; run; 其中语句means xxxx/ hovtest;的作用就是检验方差齐性。 hovtest后可跟选项来改变方差齐性的检验方法。 例如： hovtest=levene hovtest=

㈡ 如何进行方差齐性检验

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。

㈢ 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。

㈣ 方差齐性检验结果解读是什么

方差齐性检验结果解读是：

一般情况下，只要sig值大于0.05就可以认为方差齐性的假设成立，因此方差分析的结果应该值得信赖；如果sig值小于或等于0.05，方差齐性的假设就值得怀疑，导致方差分析的结果也值得怀疑。

方差齐性检验常用方法有：

Hartley检验、Bartlett检验、修正的Bartlett检验。方差分析中有三条前提假设，其中一条是：不同水平的总体方差相等。

因为F检验对方差齐性的偏离较为敏感，故方差齐性检验十分必要。其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。

㈤ 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。

㈥ 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。。

㈦ 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

㈧ 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，

㈨ 判断方差是否齐，怎么判断

看这个Levene's test for equality of variances，这就是方差齐性检验，结果看F值和对应的sig，如果sig>0.05，说明满足方差齐性的条件，反之不满足，你这里sig=0.733，可知是满足方差齐性的条件的，说明数据可以进行方差分析。

方差的性质：

1、设C是常数，则D（C）=0；

2、设X是随机变量，C是常数，则有

标准差与方差不同的是，标准差和变量的计算单位相同，比方差清楚，因此很多时候我们分析的时候更多的使用的是标准差。