在统计学中为什么要对变量取对数？ That is thequestion。总的说来，对数变换是 数据变换 的一种常用方式，数据变换的目的在于使数据的呈现方式接近我们所希望的前提假设，从而更好的进行 统计推断。但需要。
如果我要进行的是线性回归，检验随机误差u是否异方差，那么异方差的检验与补救方法是否也是你提的那样呢？ 在方差分析过程中进行方差齐性检验即可.操作菜单：Analyze-Compare Means-One Way ANOVA进入单因素方差分析过程，在Option选项中将Homogeneity of variance test复选框打勾，可以完成方差齐性检验，如果不能通过，则可以认为存在异方差.因为方差分析过程一般要求方差齐，所以存在异方差最好能进行调整，SPSS中提供了更为简便的方法，在同一菜单中的Post Hoc中提供了方差齐（Equal Variances）假设和方差不齐（Equal Variances not）假设下各自适用的分析方法，方差不齐时就选用下面的几种来实现.如果是回归分析过程中关于残差的检验，因为回归分析要求残差服从均值为0，方差相同的正态分布，因此必须对残差进行异方差性检验.这个检验SPSS13.0的线性回归过程中提供了残差的PP正态检验图（菜单在Linear过程的Plots中，将Nomal Probability Plot选上），可以大致判断出残差是否异方差性.或许还可以用SPSS的回归过程生成残差序列值，然后再对残差序列进行方差齐性检验.至于如果补救措施，可以对原始变量进行转换，或者使用加权最小二乘法WLS.如果Eviews会用，可以考虑用Eviews来做，它的异方差检验更完备，除了残差图之外，它还提供G-Q检验、White检验、帕克检验和Gleiser检验，具体参考Eviews的。
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P>；0.10，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，P，即P，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。
三个样本之间如何进行T检验 检验方法：获取2113三个样本的总体均数，之后5261得到一个样本均数及该样本标准4102差，之后计算样本来自正态1653或近似正态总体。T检验主要用于样本含量较小（例如n），总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的，并于1908年在Biometrika上公布。扩展资料T检验注意事项：选用的检验方法必须符合其适用条件。理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件，可以采用校正的t检验，或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。在统计学上，当两组观察对象总体中的确不存在差别时，这个概率与我们拒绝了该假设有关。一些学者认为如果差异具有特定的方向性，我们只要考虑单。
SPSS异方差帕克检验怎么做？ 操作菜单：Analyze-Compare Means-One Way ANOVA进入单因素方差分析过程，在Option选项中将Homogeneity of variance test复选框打勾，可以完成方差齐性检验，如果不能通过，则可以认为存在异方差。因为方差分析过程一般要求方差齐，所以存在异方差最好能进行调整，SPSS中提供了更为简便的方法，在同一菜单中的Post Hoc中提供了方差齐（Equal Variances）假设和方差不齐（Equal Variances not）假设下各自适用的分析方法，方差不齐时就选用下面的几种来实现。如果是回归分析过程中关于残差的检验，因为回归分析要求残差服从均值为0，方差相同的正态分布，因此必须对残差进行异方差性检验。这个检验SPSS13.0的线性回归过程中提供了残差的PP正态检验图（菜单在Linear过程的Plots中，将Nomal Probability Plot选上），可以大致判断出残差是否异方差性。或许还可以用SPSS的回归过程生成残差序列值，然后再对残差序列进行方差齐性检验。至于如果补救措施，可以对原始变量进行转换，或者使用加权最小二乘法WLS。如果Eviews会用，可以考虑用Eviews来做，它的异方差检验更完备，除了残差图之外，它还提供G-Q检验、White检验、帕克检验和Gleiser检验，具体参考Eviews的回归分析部分。
