方差同质检验有哪些方法

❶ 对于两个总体的方差同质性检验应该进行

摘要 对于两个总体的方差同质性检验应该进行方差齐性（相等）检验。

❷ 方差分析的检验方法有哪些

方差一般是指一组数据在平均值上下的波动情况，方差分析的检验方法有图像法、平均值代入观察法

❸ spss单因素方差分析步骤是怎么样的

计算检验统计量的观察值和概率P_值：Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显着性水平a，拒绝零假设，认为控制变量不同水平下各总体均值有显着差异，反之，则相反，即没有差异。

方差齐性检验：控制变量不同水平下各观察变量总体方差是否相等进行分析。采用方差同质性检验方法，原假设“各水平下观察变量总体的方差无显着差异，思路同spss两独立样本t检验中的方差分析”。 相伴概率0.515大于显着性水平0.05，故认为总体方差相等。

两类方差异同

两类方差分析的基本步骤相同，只是变异的分解方式不同，对成组设计的资料，总变异分解为组内变异和组间变异（随机误差），即：SS总=SS组间+SS组内，而对配伍组设计的资料，总变异除了分解为处理组变异和随机误差外还包括配伍组变异，即：SS总=SS处理+SS配伍+SS误差。

以上内容参考：网络-方差分析

❹ 6-同质方差的检测

当使用线性模型进行数据分析后，应该检测其残差方差是否同质。
同样也因为我们常常假设方差的误差具有恒定的方差，这样可以检测使用模型内的因素是否对y数据进行了和理解解释。
对其进行检测的算法有：
两个变量： F-test
多个变量： Bartlet's test, Levene's test ( modified后则成为Brown-Forsythe test）,Breusch-Pagan Test， Filigner-Killen's, test.
统计假设。对于随后的所有这些检验，零假设是所有总体方差均相等，替代假设是其中至少有两个不同。因此，小于0.05的p值表明方差显着不同，并且违反了方差假设的同质性。

最常用的为Levene's test. 因为它对偏离正态性不敏感。

https://online.stat.psu.e/stat501/lesson/7/7.6#paragraph--792

https://www.datanovia.com/en/lessons/homogeneity-of-variance-test-in-r/

R中还提供了两个函数：
ncvTest()函数
spreadLevelPlot()

❺ 统计学怎样用方差分析方法检验有无显着差异性

什么是方差分析
方差分析（ANOVA）又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fister发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。
由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。
一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。方差分析的目的是通过数据分析找出对该事物有显着影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显着影响因素的最佳水平等。方差分析是在可比较的数组中，把数据间的总的“变差”按各指定的变差来源进行分解的一种技术。对变差的度量，采用离差平方和。方差分析方法就是从总离差平方和分解出可追溯到指定来源的部分离差平方和，这是一个很重要的思想。
经过方差分析若拒绝了检验假设，只能说明多个样本总体均数不相等或不全相等。若要得到各组均数间更详细的信息，应在方差分析的基础上进行多个样本均数的两两比较。

1、多个样本均数间两两比较
多个样本均数间两两比较常用q检验的方法，即Newman-kueuls法，其基本步骤为：建立检验假设-->样本均数排序-->计算q值-->查q界值表判断结果。

2、多个实验组与一个对照组均数间两两比较
多个实验组与一个对照组均数间两两比较，若目的是减小第II类错误，最好选用最小显着差法（LSD法）；若目的是减小第I类错误，最好选用新复极差法，前者查t界值表，后者查q'界值表。

方差分析的基本思想
基本思想：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。
下面我们用一个简单的例子来说明方差分析的基本思想：
如某克山病区测得11例克山病患者和13名健康人的血磷值（mmol/L）如下：
患者：0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11
健康人：0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87
问该地克山病患者与健康人的血磷值是否不同？
从以上资料可以看出，24个患者与健康人的血磷值各不相同，如果用离均差平方和（SS）描述其围绕总均数的变异情况，则总变异有以下两个来源：
组内变异，即由于随机误差的原因使得各组内部的血磷值各不相等；
组间变异，即由于克山病的影响使得患者与健康人组的血磷值均数大小不等。
而且：SS总=SS组间+SS组内 v总=v组间+v组内
如果用均方（即自由度v去除离均差平方和的商）代替离均差平方和以消除各组样本数不同的影响，则方差分析就是用组内均方去除组间均方的商（即F值）与1相比较，若F值接近1，则说明各组均数间的差异没有统计学意义，若F值远大于1，则说明各组均数间的差异有统计学意义。实际应用中检验假设成立条件下F值大于特定值的概率可通过查阅F界值表（方差分析用）获得。

方差分析的应用条件
应用方差分析对资料进行统计推断之前应注意其使用条件，包括：
1、可比性。若资料中各组均数本身不具可比性则不适用方差分析。
2、正态性。即偏态分布资料不适用方差分析。对偏态分布的资料应考虑用对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正弦变换等变量变换方法变为正态或接近正态后再进行方差分析。
3、方差齐性。即若组间方差不齐则不适用方差分析。多个方差的齐性检验可用Bartlett法，它用卡方值作为检验统计量，结果判断需查阅卡方界值表。

方差分析主要用于：
1、均数差别的显着性检验；
2、分离各有关因素并估计其对总变异的作用；
3、分析因素间的交互作用；
4、方差齐性检验。

方差分析的主要内容
根据资料设计类型的不同，有以下两种方差分析的方法：
1、对成组设计的多个样本均数比较，应采用完全随机设计的方差分析，即单因素方差分析。
2、对随机区组设计的多个样本均数比较，应采用配伍组设计的方差分析，即两因素方差分析。

两类方差分析的基本步骤相同，只是变异的分解方式不同，对成组设计的资料，总变异分解为组内变异和组间变异（随机误差），即：SS总=SS组间+SS组内，而对配伍组设计的资料，总变异除了分解为处理组变异和随机误差外还包括配伍组变异，即：SS总=SS处理+SS配伍+SS误差。整个方差分析的基本步骤如下：
1、建立检验假设；
H0：多个样本总体均数相等；
H1：多个样本总体均数不相等或不全等。
检验水准为0.05。
2、计算检验统计量F值；
3、确定P值并作出推断结果。

❻ 方差可用于同方差同质性检验有哪些检验

我们经常遇到这样的一些问题：要判断不同的厂家生产的同一类产品的质量性能是否有本质的差异、来自不同地区的学员的某些素质是否存在显着的差异、不同方法培育的动植物间是否有明显的区别。这些不同的问题，当测定的指标值都来自正态总体时，可以用方差齐性检验和均值相等检验，但是对总体分布族信息掌握很少、分布不明确或数据是分组数据形式时(例如寿命试验中定周期测试数据、截尾寿命试验数据等)，只能用非参数方法，即都可以归结成方差同质性检验。

设有m个总体，分别从中各取一个样本，第i个样本是

Xi1、Xi2…、Xini，1=l，2，…，m

其中ni是第i个样本量，n1+n2+…+nm=n。

如何检验这些样本之间的差异是由随机因素引起的，还是样本间有本质的差异?如果我们能检验这m个样本来自同一总体，那么它们之间的差异是由随机因素引起的；反之，则其间存在着本质的差异。
对要处理的数据是服从正态分布的情况下，我们可以充分利用正态性，简化检验的方法。设m个样本都来自正态总体，要检验这m个样本是否来自同一总体，或这m个样本间是否存在着本质的差异，那么我们既要检验这m个样本的方差是否存在着显着差异，又要检验其均值间是否存在着显着的差异。

先进行方差齐性检验。建立假设，当m个样本容量不全相等时，即n1、n2、…、nm不全相等，用Barlett检验法；

若n1=n2=…=nm=n0时，上述Barlett检验法仍然适用，但利用Hartley检验计算更简单

❼ 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】。

(7)方差同质检验有哪些方法扩展阅读

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。。

❽ 方差同质性检验是什么还有,我要做几个不同处理组之间的显着性比较 我应该用什么分析方法呢

用方差分析
方差同质性检验 是为了检验不同组的方差是否齐性,也就是看这些不同处理组是否来源于同一总体,一般情况下,方差分析对于不齐有一定的容忍,只要不是特别不齐就可以用方差分析直接进行的