李居明将为你介绍如下内容：
- 1、方差齐性检验 spss 结果怎么看
- 2、spss用独立样本T检验时,假设方差相等的levene检验sig值小于0.05,接下来该怎么办?
- 3、spss中方差齐性检验显著性
- 4、方差齐性检验结果解读是什么？
- 5、双因子方差分析中方差齐性检验P小于0.05,改用非参数检验,如何操作？？
方差齐性检验 spss 结果怎么看
一般情况下，只要sig值大于0.05就可以认为方差齐性的假设成立，因此方差分析的结果应该值得信赖；如果sig值小于或等于0.05，方差齐性的假设就值得怀疑，导致方差分析的结果也值得怀疑。
拓展资料：
首先回顾方差分析的常用步骤：
1、方差齐性检验；
2、计算各项平方和与自由度；
3、列出方差分析表，进行F检验，并依据F值对应的p值做出判断；
4、事后多重比较；
为了便于理解，先回顾单因素方差分析模型。假设因素为职业；因变量为工资收入，那么单因素方差分析模型可以表示为：
spss用独立样本T检验时,假设方差相等的levene检验sig值小于0.05,接下来该怎么办?
看方差不相等的那一行，sig值小于0.05，这种情况就是方差不齐。
在方差齐性检验结果中，若P0.10，认为方差齐性，t检验看第一行的结果；否则认为方差不齐，t检验看第二行的结果。一般取a=0.05，P0.001，即P0.05，可认为差异存在。
如果样本量很大，数据近似正态分布，可以直接用t检验中方差不齐的校正结果来做，就是选第二行的t和p值。如果样本比较小，或者方差不齐问题很大，数据严重非正态分布，则要使用非参数检验。
扩展资料：
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。
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 。
方差分析中有三条前提假设，其中一条是：不同水平的总体方差相等。因为F检验对方差齐性的偏离较为敏感，故方差齐性检验十分必要。在线性回归分析中，也要满足以上三条前提假设，除了方差齐性检验外，另二个是：因变量是否符合正态分布和是否待分析的因变量中的个案彼此独立也就是个案间不存在自相关并来自于同一个总体。对于线性回归分析，只是多一个需要因变量和自变量有线性趋势。
spss中的方差齐性检验：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。
方法：绘制散点图：一般情况因变量是纵轴，但是，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。
结果：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。
参考链接：齐性检验-百度百科
spss中方差齐性检验显著性
方差齐性检验显著性0.05，说明数据不具有方差齐次性，就不能用方法分析。因此组间显著性已经没有参考意义了。
这种情况下，应该用非参数检验。
方差齐性检验结果解读是什么？
方差齐性检验结果解读是：
一般情况下，只要sig值大于0.05就可以认为方差齐性的假设成立，因此方差分析的结果应该值得信赖；如果sig值小于或等于0.05，方差齐性的假设就值得怀疑，导致方差分析的结果也值得怀疑。
方差齐性检验常用方法有：
Hartley检验、Bartlett检验、修正的Bartlett检验。方差分析中有三条前提假设，其中一条是：不同水平的总体方差相等。
因为F检验对方差齐性的偏离较为敏感，故方差齐性检验十分必要。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。
双因子方差分析中方差齐性检验P小于0.05,改用非参数检验,如何操作？？
打开分析——均值分析——单因素方差分析——Options，在Homogeneity of variance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设，可以进行方差检验。之后看方差检验的检验值，看是否大于0.05，如果是则说明不显著，反之就显著。
