1樓：疑國猜
兩獨立樣本：如果是想用t檢驗。
此時方差不齊，就需要用t撇檢驗如果想用方差分析。
平衡巧皮裂設計時然可用方差分析。非平衡設計時方差分析不可用。此時可用秩和檢驗。
多組孝閉獨立樣本：1.方差不齊時平衡設計仍然可用，此時雖然不嚴格服從數理統計要求，但實際檢驗效果仍然很高。
當然也可以用k-w檢驗握孝，又叫h檢驗，其實就是多獨立樣本的秩和檢驗。2.方差不齊時非平衡設計用h檢驗。
2樓：網友
可使用其它差鋒高的方法spssau通用方法中的方差分析 開始分析按鈕右邊下拉引數基雀選擇下welch anova就好虛尺了。
方差不齊問題如何解決？
3樓：帳號已登出
方差齊性檢驗顯著性小於，笑陸說明不滿足方差齊性，那可以選擇方差不齊的兩兩比較方法的。
在方差齊性檢驗結果中，若p>，認為方差齊性，t檢驗。
看第一行的結果；否則認為方差不齊，t檢驗看第二行的結果。一般取a=，p<，即p<，可認為差異存在。
如果樣本量很大，資料近似正態分佈。
可以直接用t檢驗中方差不齊的校正結果來做，就是選第二行的t和p值。如果樣本比較小，或者方差不齊問題很碰世頃大，資料嚴重非正態分佈，則要使用非引數檢驗。
無效假設。顯著性檢驗。
的基本原理是提出「無效假設」和檢驗「無效假設」成立的幾率（p）水平的選擇。所謂「無效假設」，就是當比較實驗處理組與對照組的結果返滑時，假設兩組結果間差異不顯著，即實驗處理對結果沒有影響或無效。
經統計學分析後，如發現兩組間差異是抽樣引起的，則「無效假設」成立，可認為這種差異為不顯著（即實驗處理無效）。若兩組間差異不是由抽樣引起的，則「無效假設」不成立，可認為這種差異是顯著的（即實驗處理有效）。
以上內容參考：百科-顯著性檢驗。
方差分析時候方差不齊怎麼辦？
4樓：惠企百科
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，處理的作用困喚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汪和凱，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。
方差分析時候方差不齊怎麼辦？
5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瞭解，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。
6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。
7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？
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1 取列向量c和s,分別以cos theta i 和sin theta i 為分量 那麼原來的矩陣是i xy t,其中x c,s y s,c 利用sylvester恆等式det i xy t det i y tx 即可,後面那個二階行列式可以算出來 2 記原矩陣為a,再取多項式f x a1 a 2x...
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有以下幾種可能 1 可能資料輸入有誤，出現極端資料。解決方法是檢查資料。2 檢查你的變數是否存在著完全共線性，就是相關係數為13 資料質量太差，極端值多。解決方法，檢查問卷，刪除不合格資料。4 資料變數間高度線性相關。解決方法是檢查資料，刪除高度相關資料。5 程式估計初始值不合理。解決方法是自行輸入...