1樓：楚霄06自力更生
實際操作中對方差齊性等適用條件的把握:
1.單因素方差分析:根據box的研究結果,在單因素方差分析中,如果各組的例數相同(即均衡),或總體呈正態分佈,則方差分析模型對方差略微不齊有一定的耐受力,只要最大與最小方差之比小於3,分析結果都是穩定的
2.單元格內無重複資料的方差分析分析:以配伍設計的方差分析最為典型,此時不需要考慮正態性和方差齊性問題,原因在於正態性和方差齊性的考察是以單元格為基本單位的,此時每個格仔中只有乙個元素,當然沒法分析了.
除配伍設計的方差分析外,交叉設計,正交設計等也可以出現無重複資料的情況.但必須指出,這裡只是因條件不足,無法考察適用條件,而不是說可以完全忽視這兩個問題.如果根據專業知識認為可能在不同單元格內正態性,方差齊性有問題,則應當避免使用這種無重複資料的設計方案.
3.有重複資料的多因素方差分析：由於正態性,方差齊性的考察以單元格為基本單位，此時單元格數目往往很多，平均每個單元格內的樣本粒數實際上比較少。
此時實際上很難檢驗出差別；另一方面，也可能只是因為極個別單元格方差不齊而單質檢驗不能通過。
spss單因素方差分析方差不齊性時怎麼辦
2樓：
方差齊性不符合說明你的分組不是獨立事件，對結果有影響。
嘗試新的分組滿足齊次性後分析。
沒有齊性的結果沒有意義。
請問spss方差分析時方差不齊怎麼處理？用的post hoc和explore 可以處理嗎？怎麼弄？答的好加分。
3樓：向日葵
①點選「分析」--「一般線性模型」--「單變數」（圖2），將α指標選入右側因變數欄，將**方式、水平、測試時間選入右側固定因子欄（圖3）
圖2圖3
②設定引數。點選右側「對比」按鈕，將3個因子的對比全部選為「簡單」，點選「變化量」按鈕。（圖4）
圖4③點選右側「事後比較」按鈕，將測試時間選入右側框中，並勾選下方的「lsd」多重比較方法，（圖5），注意，只有當因子分類大於2類時候，才可以使用多重比較
圖5④點選右側「選項」，將3個因子選入右側的均值框中，並勾選下方「描述統計」（圖6），然後點選確定按鈕
圖6⑤結果分析
4樓：布樂正
anova方差分析的流程
如上圖anova分析的流程，單因素方差分析針對多組均數間的比較。
方差分析拒絕h0，只能說明多個樣本總體均數不相等或不全相等。若要得到各組均數間更詳細的資訊，應在方差分析的基礎上進行多個樣本均數的兩兩比較。
兩兩比較分為事前計畫好的比較和事後比較，前者借助於對比（contrast），後者借助於兩兩比較（post hoc ）提供的許多方法。
在分組變數包含次序資訊時，如果方差分析做出了各組間差異有統計學意義的結論，並且means-plot均數圖提示各組均數的某種趨勢時，可以利用趨勢分析討論觀察值與分組變數取值間的數量依存關係。借助於對比（contrast）完成。
假定方差齊性
lsd法
即最小顯著差法(least significance difference method)，是最簡單的比較方法之一。
用t檢驗完成各組均值間的配對比較，對多重比較誤差率不進行校正。
sidak法
實際上是sidak校正在lsd法上的應用。
用t檢驗完成各組均值間的配對比較，對多重比較誤差率進行校正。
sidak法比lsd法保守得多。
bonferroni法
實際上是bonferroni校正在lsd法上的應用。
用t檢驗完成各組均值間的配對比較，對多重比較誤差率進行校正。
bonferroni法比sidak法保守一些。
5樓：
explore是乙個資料考察工具，並不能進行資料轉換處理。一般情況下，資料轉換（比如對數轉換）只能在一定程度上減輕方差不齊的影響。
方差分析對各組方差的方差齊性（也就是各組方差是否一致）有要求，如果方差不齊，你不能使用方差分析。不過，spss統計軟體的one way anova在方差不齊時是可以使用的，此時你應該使用brown-forsythe或welch的修正值。當你想看哪兩組有差異時，可以使用one way anova自帶的post hoc tests，方差不齊時使用不等方差假設項下的tamhane's t2或dunnett's t3等。
如果你還是沒有把握，也可以kruskal-wallis test（一種單因素方差分析的非引數版本）再做一下，如果這兩個方法的結果一致，那就沒有什麼問題了；如果這兩個方法的結果不一致，那麼從對科學的從嚴謹態度而言，應該採用對你不利的那乙份結果。
6樓：匿名使用者
方差齊性的時候可以在posthoc用tukey和regwq都可以
非齊性的時候可以用dunnett好像是這樣拼的
用spss做單因素方差分析時發現方差不齊，下面怎麼辦？ 20
7樓：匿名使用者
可以考慮非引數檢驗方法
我替別人做這類的資料分析蠻多的
8樓：是離人淚
對的，要用tamhane比較。
用spss做3組人群bmi的單因素方差分析，方差不齊怎麼辦？
9樓：匿名使用者
是用kw檢驗，方差不齊的一般用的少
至於你說的<3這個標準，是沒得到公認的
我替別人做這類的資料分析蠻多的
10樓：推個闖天涯
真笨，方差不齊可以做方差齊性檢驗。多看看統計學的書，我都不看書10多年了，還記得該怎麼辦呢。你新學的，都沒學懂。採納我哦，親。
11樓：匿名使用者
kruskal-wallis檢驗或者忽略這個方差齊性檢驗
方差分析時候方差不齊怎麼辦？
12樓：匿名使用者
方差齊性檢驗一般是用方差最大組的方
差比最小組的方差，如果比值顯著不等於1，那就是方差不齊性。
按說不齊性是不可以進行後續的方差分析的，因為在均值檢驗中（包括方差分析，t檢驗等）各個實驗處理的效應被認為是一種固定效應，對所有人的作用一樣，也就是說，處理的作用就是給每個人原來的的水平加上乙個相同的常數，這樣的話，每個被試組原來什麼方差，實驗處理後還是什麼方差，那麼，如果不同被試組的方差不齊性，也就是方差之比顯著不等於1，就說明被試之間原本就差異很大，那我們的方差分析就得不到準確的結論，不知道究竟是實驗處理造成了不同被試組間的差異，還是說這裡面也混淆了個體差異。就算只有兩個組之間方差不齊，其他都齊，但這也會對不同部分均方的計算造成影響，哪怕只有兩個組不齊，那也是不齊。
方差不齊性，原則上不能進行方差分析，但spss裡的方差分析是在最小二乘法的框架下做的，和教育及心理統計教材中介紹的方差分析的分析方式不太一樣，好處是這樣的方差分析比較穩健，對於方差齊性的問題不敏感，即使違反了，也還是能用，結果也還是比較可信的。在spss裡面齊性並不是方差分析的必要條件。只不過教材是為了給你介紹大概原理，而且對最新的軟體的效能也不是非常了解，所以非要齊性。
況且做方差分析的**裡面一般也不會報告齊性檢驗。所以你就直接用方差分析就行了。
如果還是不放心，可以做一些資料轉換，使其接近齊性，比如box—cox轉換，對數轉換等等。
13樓：
方差齊性不符合說明你的分組不是獨立事件，對結果有影響。
嘗試新的分組滿足齊次性後分析。
沒有齊性的結果沒有意義。
14樓：kid夨
想問問高讚的答主，如果做mixed-design anova，box'm效標檢驗顯著，組間協方差不齊也沒關係嗎？
spss中方差不齊怎麼改資料?
15樓：呂秀才
獨立樣本t檢驗的時候 本來就會出現 兩種t檢驗結果
一種是方差齊性的結果，一種是方差不齊的結果，都在乙個**裡面
為何還要改呢？
16樓：匿名使用者
資料改的集中一些呢
統計專業
spss進行多因素單變數方差分析，方差不齊次怎麼辦？ 20
17樓：匿名使用者
不齊可以做非引數檢驗，主要是kruskal wallis檢驗
我替別人做這類的資料分析蠻多的
18樓：匿名使用者
可能你的每個因素的分布不服從正態，故可改用卡方檢驗。
19樓：匿名使用者
可以不管方差齊性，你幾個因素啊？2個因素以上就可以忽略了
spss資料分析，方差不齊怎麼辦？
20樓：
做方差分析的前提是資料的方差具有齊次性。既然你通過對數轉換等方法仍未得到齊次性，就需要考慮用非引數檢驗來分析資料了。非引數檢驗是不用考慮方差齊次性的，具體就要看你的分析目的了。
如何分析方差不齊的資料，SPSS資料分析，方差不齊怎麼辦
方差齊性檢驗一般是用方差最大組的方差比最小組的方差，如果比值顯著不等於1，那就是方差不齊性。按說不齊性是不可以進行後續的方差分析的，因為在均值檢驗中 包括方差分析，t檢驗等 各個實驗處理的效應被認為是一種固定效應，對所有人的作用一樣，也就是說，處理的作用就是給每個人原來的的水平加上乙個相同的常數，這...
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