方差检验值

无论是单因素的方差分析,还是多因素的方差分析,你可以先打开方差分析的对话框,然后点选“选项”按钮,在弹出的对话框里有方差齐性检验的选项,勾选即可.方差齐性与否看方差齐性F检验的结果就可以,如果sig值

用lsd前要先做方差齐性检验,不齐的话不能用方差齐性检验在Options---Homogeneityofvariance中,看结果p是否大于0,05是的话可以用lsd分析.当然得先建数据,你只有一组数

恩对的之前是要进行齐性检验打开分析——均值分析——单因素方差分析——Options,在Homogeneityofvariance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

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.

无图无真相啊.图呢?再问：忘了传上来，有了~再答：这叫ANOVA测试。你有独立的来自不同总体的样本。样本之间独立，并且每个样本你要先做qqnorm测试，分布为Norm才可以用这个测试。意思就是设定H0

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

小弟我也是自学的,学艺不精您别见怪:方差不齐也可以看的,方差不齐只是说明两组数据的离散情况不同,如果是来自同一母体可能会有问题,但如果T是远小于0.05,说明还是有显著差异的,你现在要做的是确定这个离

v1和v2表示排列在中间的部分观察值被抽出来分成的两部分的观察值的个数.

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

就是说你的数据不标准,有问题,不能做方差齐性检验哈.大数据时代已经来临,想做一名精通spss,sas,matlab,r等各种高大上软件的数据分析师吗?就来ppv课.免费视频应有尽有哦.再问：怎么解决呢

单因素Anova方差分析中如果方差不齐时是会有几种方差不齐时的校正模型可供选择的,t检验方差不齐时应该也是校正模型,给出t,P值是很正常的,具体怎么校正的就不知道啦.但是一般单因素Anova出现方差不

要看你的原假设和置信区间如果置信区间是0.1,则拒绝如果是0.05,可以不拒绝t假设假设方差相等统计假设里面一般有相等的,都是原假设相等再问：我没有做假设，置信区间在SPSS统计表格什么地方找？再答：

P(X

方差不齐的话也是可以做的,因为你分析结果中本来就有两行,MEANSCOMPARE里的IndependentSAMPLESTEST方法,结果有两行,上面一行是方差齐(equalvariancesassu

另外请注意,这时候要求数据独立、分布正态、各总体方差相等3个条件都不能少,因为下面要进行F检验,要计算显著性.2)ANOVA的第二类用途是进行变异来源分析(SourceofVariation)一般是用

方差齐性和不齐性的方差分析有一定的差异所以方差分析结果前首先给出的是齐性检验,如果方差齐性就要接下来跟着的方差分析表就是anova这个,如果anova里面的显著性小于0.05,就说明你研究的自变量因子

通过T检验可以做出来的.-X是平均值,大S可能是标准差,t是计算出来的t统计量,p是两组之间的差异显著性.做法如下：1.spss数据输入--建立变量,变量1为“科”,变量2为“自信心”,每个变量为一列

先做线性回归,然后对残差做怀特检验没有异方差

您第一个等方差检验用的levene检验,所以认为您的数据是非正态的；此检验结果认为不具备方差齐性.ANVOA方差分析要求数据来自正态分布总体,并且因子水平之间的方差大致相等（齐性）,所以不应该使用AN

X2的二次项存在异方差,可以用1/X2做加权最小二乘,我试了试可以的,就是输入“lsy/x2cx1/x21/x2”自相关是看最后一行Durbin-Watsonstat1.900238,这个统计量接近2