SPSS分析中的方差齐性检验
发布日期：2013-05-22 16:33 浏览次数：
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。
方差齐性的必要性：
1、方差齐性的假定是在最小二乘估计的框架下谈的，大多数讲方差分析的教科书也都是在这个范畴（框架）内谈的，所以好像基本都同意方差分析必须要方差齐性。心理教育类的统计书更是如此，主要原因是心理教育类的研究方法总是滞后于其他自然科学；
2、在广义最小二乘估计框架下，并不要求处理间方差齐性。而在spss等统计软件中已经是在广义最小二乘估计解决方差分析计算问题。
如何保证方差分析的正确性
one-way ANOVA方差分析项的post Hoc test分别有二选项:
1.假设方差齐时有一系列的分析方法可选。
2.假设方差不齐时又有一系列的分析方法可选。
再者，为保证统计准确，如果方差不齐，可以进行对数，倒数或函数的转换，选择适当的转换形式，直到齐性检验变为不显著。 如果还不行就只能用非参数的单因素分析。如果非要进行方差分析则需要把means±SD范围外的数据剔除。
