方差齐性检验,为什么要进行方差齐性检验,如何检验?

方差齐性检验的意义

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。

为什么要进行方差齐性检验,如何检验?

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。

解析：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。

答案是：两个都要看。先看Levenes Test for Equality of Variances，如果方差齐性检验「没有显著差异」，即两方差齐(Equal Variances)，故接著的t检验的结果表中要看之一排的数据，亦即方差齐的情况下的t检验的结果。

通常数据的分析假设为：随机数据，独立的，正态分布，等方差，稳定，当然，测量系统的精确性和准确性也是要满足测量要求的。

方差齐性检验是在进行方差分析之前进行的，以确保各个实验组内的总体方差相等。如果各个实验组内总体方差不相等，那么经过F检验所得多个样本所属总体平均数差异显著的结果，可能有一部分归因于各个实验组内总体方差不同所致 。

方差的意义在于反映了一组数据与其平均值的偏离程度。

方差齐性检验的显著性是怎么得来的?

1、方差齐性检验的显著性是怎么得来的？利用SPSSAU方差齐进行检验结果如下：从结果中可以看出，三个组别进行方差齐检验，最终F值为797，p值为0.073大于0.05，意味着三组数据波动没有太大差异，具有方差齐性。

2、方差分析就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量（定类变量）对数据型因变量（定量数据）是否有显著影响。方差分析一般分为单因素方差分析、双因素方差分析、三因素方差分析以及多因素方差分析。

3、单因素方差分析 方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。

什么叫方差齐性检验

1、方差齐性又称方差齐性、同方差性和方差一致性，被检验的各方差在给定显著性水平在统计上没有显著性差异。同方差性是经典线性回归的重要假定之一，指总体回归函数中的随机误差项（干扰项）在解释变量条件下具有不变的方差。

2、方差齐性检验是数理统计学中检查不同样本的总体方差是否相同的一种 *** ，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。

3、方差齐性检验（Homogeneity of variance test）是数理统计学中检查不同样本的总体方差是否相同的一种 *** 。常用 *** 有：Hartley检验、Bartlett检验、修正的Bartlett检验。

4、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。

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