方差齐性检验
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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 ================= 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)
----------------- 在 SPSS中,如果进行方差齐性检验呢
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 Leven