均值差异性检验之前方差齐次检验

首先你必须了解假设检验的背景和方法,才能理解这个问题!（以下只从检验均值时的角度说明,方差的检验类似理解）假设检验的背景是总体的均值即 μ未知时,你需要对之做出一定的假设,比如μ=μ0假设检

恩对的之前是要进行齐性检验打开分析——均值分析——单因素方差分析——Options,在Homogeneityofvariance前打钩就可以了结果中看这个检验值是不是大于0.05,如果是酒说明接受原假

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.

无图无真相啊.图呢?再问：忘了传上来，有了~再答：这叫ANOVA测试。你有独立的来自不同总体的样本。样本之间独立，并且每个样本你要先做qqnorm测试，分布为Norm才可以用这个测试。意思就是设定H0

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

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

检验时统计量：Z=(均值-μ0)/(σ/根号n)

“两独立样本T检验”需要方差齐性检验,然而“配对样本T检验”不需要方差齐性检验,在软件操作中会有相关选项,具体操作可搜索“spss教程：两独立样本t检验百度经验”.

这个地方需要看第一行的sig值0.040,而不是第二行的0.039.因为Levene检验F值对应的sig值为0.134,大于0.05,说明接受原假设（原假设就是两组总体的方差相等）,因此需要看第一行的

由于你的数据其中一组样本量为1,造成不能进行Levene检验,因此只能参考一下假定方差相同的sig.总的来说,这种数据的结果价值十分有限,因为样本过少,尤其是sig没有显著性的情况下更是如此,因为不能

让你上课不好好听书上都有!

方差不齐的话也是可以做的,因为你分析结果中本来就有两行,MEANSCOMPARE里的IndependentSAMPLESTEST方法,结果有两行,上面一行是方差齐(equalvariancesassu

方差齐性和不齐性的方差分析有一定的差异所以方差分析结果前首先给出的是齐性检验,如果方差齐性就要接下来跟着的方差分析表就是anova这个,如果anova里面的显著性小于0.05,就说明你研究的自变量因子

不需要.两个没关系的.

这个要看你知道一些什么信息了,如果数据比较多的话可以用非参数的方法,比较一般的就是秩和检验,不过牵涉到的就是分（中）位数而不是均值了,不过是可以达到你要检验的目的的.

您第一个等方差检验用的levene检验,所以认为您的数据是非正态的；此检验结果认为不具备方差齐性.ANVOA方差分析要求数据来自正态分布总体,并且因子水平之间的方差大致相等（齐性）,所以不应该使用AN

differencetest或significancetest

1.如果检验问题是看平均值是否随机来自同一正态母体,这句话就不对；2.如果检验问题是比较两个母体间是否存在差异,这句话不算错；但你给的这个句子本身就有毛病：“正太”?再就是光凭本句子还看不出你要解决的

X2的二次项存在异方差,可以用1/X2做加权最小二乘,我试了试可以的,就是输入“lsy/x2cx1/x21/x2”自相关是看最后一行Durbin-Watsonstat1.900238,这个统计量接近2

在方差检验过程中,有软件自动检测方差是否齐性,点击option-homogeneityofvariance,出来的就是方差齐性检验,如果sig值大于0.05,说明方差齐性,否则不齐