如何用spss检验方差齐不齐

如果是自变量只有一个（单因素）做单因素方差分析就可以了,就是楼上说的,点击Analyse——Comparemeans——one-wayANOVA.如果自变量是两个或以上,就要用多因素方差分析了.点击A

三个变量以上用White检验可以.你网上搜吧.打起来挺费力的.

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

在spss中打开要处理的数据,然后点击菜单栏中的“分析”,下拉菜单中点“回归分析”,在回归分析的下拉菜单中点击“线性”,出现“线性回归”窗口,然后将要分析的变量和自变量拉入指定位置.点击统计.出现“线

你的数据不适合使用卡方检验.卡方检验用于2个变量都属于分类变量（例如性别、婚姻状态等,属于定性数据）时的数据分析,例如要分析性别与色盲之间（色盲一般分为“有”和“无”2个分类,属于定性变量）的关系,就

one-wayANOVA方差分析项的postHoctest分别有二选项:1.假设方差齐时有一系列的分析方法可选.2.假设方差不齐时又有一系列的分析方法可选.再者,为保证统计准确,如果方差不齐,可以进行

小弟我也是自学的,学艺不精您别见怪:方差不齐也可以看的,方差不齐只是说明两组数据的离散情况不同,如果是来自同一母体可能会有问题,但如果T是远小于0.05,说明还是有显著差异的,你现在要做的是确定这个离

独立样本T检验结果中含两种检验：方差齐性（Levene）检验和均值T检验.方差齐不齐是判断用哪一种方式分析两样本的差异性,与两样本有无差异无关.是否具有差异性只要看相对应的T检验的sig.值即可.所以

2.假设方差不齐时又有一系列的分析方法可选.再者,为保证统计准确,如果方差不齐,可以进行对数,倒数或函数的转换,选择适当的转换形式,直到齐性检验变为不显著.如果还不行就只能用非参数的单因素分析.如果非

非参数检验一般是用于小样本的,用分析----非参数检验----两个相关样本(或者独立样本)样本大于30的话可以用T检验,有个方差不齐的修正模型

在方差分析过程中进行方差齐性检验即可.操作菜单：Analyze-CompareMeans-OneWayANOVA进入单因素方差分析过程,在Option选项中将Homogeneityofvariance

如果比较某两年的阳性率的差异,应该用t检验.要比较4年的阳性率差异应该用卡方检验.具体的方法是用SPSS的Analyze菜单--Descriptivestatistics--Crosstabs,Row

另外请注意,这时候要求数据独立、分布正态、各总体方差相等3个条件都不能少,因为下面要进行F检验,要计算显著性.2)ANOVA的第二类用途是进行变异来源分析(SourceofVariation)一般是用

方差分析由于涉及三组以上,因此比t检验需要有更多的注意问题.目前临床最常见的错误就是关于两两比较方面的.对于三组及以上资料,一般来讲,采用方差分析得到的F值是一个组间的总体比较.例如三组间比较如果有差

另外请注意,这时候要求数据独立、分布正态、各总体方差相等3个条件都不能少,因为下面要进行F检验,要计算显著性.2)ANOVA的第二类用途是进行变异来源分析(SourceofVariation)一般是用

t检验有很多不同的种类,在spss当中包括：单样本均数检验、独立样本均数检验、相关样本均数检验、anova等等,根据不同的数据和不同的情况选择合适的检验方式.具体的例子和步骤见三篇文章：均数检验的大概

按以下格式录入数据：分组是否发病人数1126122421292221将变量“人数”WeightCasesAnalyze->DescriptiveStatistics->Crosstabs：将分组放入“

一维方差分析：Analyze->CompareMeans->One-WayANOVA单因变量多因素方差分析：Analyze->GeneralLinearModel->Univariate

在SPSS中有专门的选项的.例如在回归分析中,线性回归-统计量-有共线性诊断.多重共线性：自变量间存在近似的线性关系,即某个自变量能近似的用其他自变量的线性函数来描述.多重共线性的后果：整个回归方程的

效度的话有很多种效度,因此关于效度的检验方法也不是一种,个人根据情况可以采用不同的方式有区分效度,得分最高和得分最低的人群之间是否有显著差异,这是区分效度校标效度,需要事先有一个校标题目作为参考,比如