方差奇性检验方法？
方法/步骤
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打开一份要进行方差齐性检验的数据，然后点击【分析-描述统计-探索】
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打开探索对话框，然后在因变量列表选择要进行方差齐性检验的变量，在因子列表中选择进行分为两组的
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接着打开【统计量】子对话框，然后勾选
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然后打开【绘制】子对话框，然后勾选【带检验的正态图】，然后在伸展与级别levene检验中选择
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接着打开【选项】子对话框，然后勾选【按列表排除个案】
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点击确定即可看到方差齐性检验，然后就可根据不同数据不同情况来查看两独立样本方差是否齐
F检验定义？
F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。
从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t’检验或变量变换或秩和检验等方法。
其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。
简单的说就是 检验两个样本的 方差是否有显著性差异 这是选择何种T检验（等方差双样本检验，异方差双样本检验）的前提条件。
方差齐性检验怎么计算？
方差齐性检验的方法是以两方差中较大的方差为分子，较小的方差为分母求一比值（称为F值），然后将求得的F值与临界值比较，看相差是否显著。
方差齐性检验p小于多少？
p小于等于0.05就是显著，代表不符合方差齐性假设
p大于0.05就是不显著，代表符合方差齐性假设
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，因为不能确定是样本量太少导致检验效能不足而造成无显著性，还是两组之间确实差异不大而没有显著性。一般来说，t-test要求两组样本量之和大于30，最好大于50，两组样本量最好近似相等，这样对背离正态分布和方差不齐最为稳健（也就是结果受影响小）。
什么数据需要进行方差齐性检验？
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.
3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。
方差齐性检验有哪些？
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方法。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。常用方法有：Hartley检验、Bartlett检验、修正的Bartlett检验。
spss方差齐性检验步骤？
在SPSS的使用中，我们有时候需要进行方差齐性检验的操作，下面教大家如何在SPSS中对数据进行方差齐性检验。
1、打开SPSS23.0，在右上角点击文件菜单，选择打开，打开需要进行处理的数据进行编辑
2、将鼠标移动至上方的分析菜单栏，点击分析，选择比较平均值，选择单因素ANOVA检验，点击进入
3、将左侧框中的因素分别移动至因变量列表和因子列表中，这里将第七周移动至因变量列表做演示
4、点击右侧箭头所指的选项，在统计中勾选描述、方差齐性检验等需要查看的统计选项，打钩说明需要显示
5、勾选完成后点击继续，然后在单因素ANOVA检验框中选择确定，进行编辑后的查看
6、此时我们可以在SPSS的查看器中查看数据的描述统计，下拉可以查看方差齐性检验的结果
方差分析和方差齐性检验区别？
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。
方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 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。
方差齐性检验计算公式？
LXK的结论：齐性检验时F越小（p越大），就证明没有差异，就说明齐，比如F=1.27，p>0.05则齐，这与方差分析均数时F越大约好相反。
LXK注：方差(MS或s2)=离均差平方和/自由度（即离均差平方和的均数）
标准差=方差的平方根（s)
F=MS组间/MS误差=（处理因素的影响+个体差异带来的误差）/个体差异带来的误差
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F检验为什么要求各比较组的方差齐性？
——之所以需要这些前提条件，是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布，而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。
在方差分析的F检验中，是以各个实验组内总体方差齐性为前提的，因此，按理应该在方差分析之前，要对各个实验组内的总体方差先进行齐性检验。如果各个实验组内总体方差为齐性，而且经过F检验所得多个样本所属总体平均数差异显著，这时才可以将多个样本所属总体平均数的差异归因于各种实验处理的不同所致；如果各个总体方差不齐，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。
简单地说就是在进行两组或多组数据进行比较时，先要使各组数据符合正态分布，另外就是要使各组数据的方差相等（齐性）。
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在SPSS中，如果进行方差齐性检验呢？命令是什么？
方差分析(Anaylsis of Variance, ANOVA)要求各组方差整齐，不过一般认为，如果各组人数相若，就算未能通过方差整齐检验，问题也不大。
One-Way ANOVA对话方块中，点击Options…(选项…)按扭，
勾Homogeneity-of-variance即可。它会产生
Levene、Cochran C、Bartlett-Box F等检验值及其显著性水平P值，
若P值<；于0.05，便拒绝方差整齐的假设。
顺带一提，Cochran和Bartlett检定对非正态性相当敏感，
若出现「拒绝方差整齐」的检测结果，或因这原因而做成。
方差齐性什么意思？
方差齐性是统计学中的一个经典概念，其本质意义是说，对于两个或多个我们将要检验或分析的总体其数据具有散布程度特点的一致性程度。一般来说，可以将其形象理解为总体一的数据分布疏密胖瘦与总体二的数据分布疏密胖瘦的一致性程度。方差齐性是假设检验与方差分析等诸多统计过程的基础。
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方法，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。
方差是离散量，反映了数据的离散程度，如果两个方差的离散程度相差太大，说明两组数据的离散程度不一致，称为不齐性;比如两个容量都是30的样本，一个是小孩的样本，一个是大人的样本，进行一个智力测验，结束后考察大人和小孩对于这个测验的结果是否有明显差异。小孩有各种水平的，大人也有各种水平的。而如果抽取的大人都是弱智的，小孩都是天才的，那么原来本来可以得出大人和小孩显著差异的结论，却因为大人都是弱智的，而小孩都是天才而变成差异不显著。如果保证了大人中有聪明的、有一般的、有笨的，小孩也是如此，各种水平都有的，这样进行推断总体才比较合理。因此，如果两个样本的离散程度差不多，我们就认为，他们的水平相对他们内部而言是相当的。样本容量比较小的时候要用方差的无偏估计量比较，而样本容量大的时候，直接用两个方差相处，结果差1比较远的就认为，两个样本的离散程度差距大，不靠普，自然就没有办法进行假设检验，因为检验了没有什么参考价值。
