应用方差分析时样本数据应满足什么条件？ 首先看残差(数据减去均值)是否近似正态。如果是，就可以直接分析。注意方差分析不需要原数据正态，需要残差近似正态。其次，方差分析对正态的要求不高。直方图上中度偏离正态都可接受。或正态概率图上主观判断，大略成一条粗的直线即可。再次，可以进行数据变换。看有无方差不齐(常常非正态与方差不齐有关联)。如有，可以对数据进行幂变换，例如平方，开根号，开四次方，取自然对数，求倒数。直至数据返回正态和等方差，这时残差也通常会变为正态。正式的幂变换是用统计软件做Box-Cox变换。如果是像发芽率或不良率这种二项分布数据，可以进行arcsin√p变换或ln(p/(1-p))的变换。如无方差不齐，变换就要适度。因为变换会让残差变为正态，但也会让方差不齐。各组样本量相同且大于10时，对异方差不敏感，可以主要考虑正态性。如果各组样本量不平衡且样本量小，会对异方差很敏感，这时只要调到近似正态性(中度偏离)即可。最后，还可以对秩进行方差分析。对所有数据排序，次序称为秩。直接对秩进行方差分析，将结果与原方差分析进行比较，如果两者接近，说明正态、等方差的假设是满足的，应采用原方差分析的结果。如果差异较大，说明原数据对假设偏离较大，应采取秩方差分析的结果。
简述方差分析的适用条件。 参考答案：运用F检验进行的方差分析是一种对所有组间平均数差异进行的整体检验。进行方差分析有一定的条件限制，数据必须满足以下几个基本假定条件，否则由它得出的结论将。
方差分析应具备的条件有哪些？ 方差分析的应用条件为： 1、各样本须是相互独立的随机样本；2、各样本来自正态分布总体；3、各 总体方差 相等，即方差齐。方差分析的用途： 1、两个或多个样本均数间的比较。
