方差不满足齐次性检验是否说明方差分析就没有意义了？如果没有意义SPSS为什么还要给出Tamhane‘s T2检验？ 方差分析，多元回归2113，t检验都属于参数统5261计检验（parametric)，参数4102检验的前提是总体方差必须相1653同，如果不满足方差齐次性检验，是不能进行方差分析，t检验，多元回归等参数检验。方差不齐的情况下我们可以做非参数检验（non-parametric），Tamhane's T2是非参数检验的一种，不是方差分析。除了Tamhane’s T2，在方差不齐的情况下可用的非参数检验还有，Wilcoxon Test，Friedman Test，Mann-whitney Test，Kruskal-Wallis test，等等。
应用方差分析的前提条件 1、方差分析的应用前提条件为： 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。2、方差分析的用途： ①两个或多个样本均数间。
应用方差分析时样本数据应满足什么条件
进行方差分析的前提条件是什么？ 我知道我知道，平均数相同吖～
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。
判断方差是否齐，怎么判断？ 看这个Levene's test for equality of variances，这就是方差齐性检验，结果看F值和对应的sig，如果sig>；0.05，说明满足方差齐性的条件，反之不满足，你这里sig=0.733，可知是满足方差齐性的条件的，说明数据可以进行方差分析。方差的性质：1、设C是常数，则D（C）=0；2、设X是随机变量，C是常数，则有；3、设 X 与 Y 是两个随机变量，则；其中协方差 特别的，当X，Y是两个不相关的随机变量则此性质可以推广到有限多个两两不相关的随机变量之和的情况。扩展资料：当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。方差和标准差是测算离散趋势最重要、最常用的指标。方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。标准差为方差的算术平方根，。
方差不满足齐次性检验是否说明方差分析就没有意义了 按说不齐性是不可以进行后续2113的方差分析的，5261因为在均值检验中（包括方差分析，4102T检验等）各个实1653验处理的效应被认为是一种固定效应，对所有人的作用一样，也就是说，处理的作用就是给每个人原来的的水平加上一个相同的常数，这样的话，每个被试组原来什么方差，实验处理后还是什么方差，那么，如果不同被试组的方差不齐性，也就是方差之比显著不等于1，就说明被试之间原本就差异很大，那我们的方差分析就得不到准确的结论，不知道究竟是实验处理造成了不同被试组间的差异，还是说这里面也混淆了个体差异。方差不齐性，原则上不能进行方差分析，但spss里的方差分析是在最小二乘法的框架下做的，和教育及心理统计教材中介绍的方差分析的分析方式不太一样，好处是这样的方差分析比较稳健，对于方差齐性的问题不敏感，即使违反了，也还是能用，结果也还是比较可信的（根据一些研究者的说法，只要两个水平的方差比在3以内结果就很稳健）。在spss里面齐性并不是方差分析的必要条件。只不过教材是为了给你介绍大概原理，而且对最新的软件的性能也不是非常了解，所以一定要齐性。况且做方差分析的论文里面一般也不会报告齐性检验。所以你就直接用方差分析就行了。
应用方差分析时样本数据应该满足什么条件？ 方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。统计专业研究生工作室为您服务，需要专业数据分析可以找我
