对图中两组数据进行单因素方差分析，前提是正态性和方差齐。excel可以进行正态检验和方差齐检验吗？ 1)excel不可以进行正态检验，但有方差齐检验2)正态检验必需对每组数据分别检验3)要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。Excel 有F检验-双样本方差，但没有多组数据的。4)另外，使用F检验的前提是 数据的正态性，而excel不可以进行正态检验，所以单用excel不能达到你的要求。建议使用matlab或SAS而不是excel
SPSS中单因素方差分析与T检验有什么区别 只在不是正态分布的维度上做就可以了。你看看你的方差齐性检验的显著性有多糟糕。方差不齐检验出来的结果其实没那么不能接受。方差分析是利用对离均差平方和ss分解而进行的假设检验方法。你可以把ss看成一个蛋糕。当进行单因素方差分析时(即性别的独立T检验)，把蛋糕分成了两块：性别+误差(即组间+组内)。当进行双因素方差分析时(即性别+时间，或性别+收入)，让时间或收入分享原本全属于性别的那块蛋糕，造成P值(即Sig)有所改变。因此，多样本或多因素的资料不要使用T检验。
关于在用spss做单因素方差分析前的正态性检验的问题。。。。。。。我是菜鸟呀，求帮助。。。。 是的，你的分析思路是对的指的是每个组都是正态分布方差不齐的情况下，方差分析原则上不能用，注意，是原则上我替别人做这类的数据分析蛮多的
对图中两组数据进行单因素方差分析，前提是正态性和方差齐。excel可以进行正态检验和方差齐检验吗？问题1.我乃文科，高手莫笑话。请问excel可以做到吗？不可以的话，岂不是方差分析和T检验都不能用excel来进行了？ 1)excel不可以进行正态检验，但有方差齐检验2)正态检验必需对每组数据分别检验3)要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。。
单因素方差分析，必须先做数据正态分布检验吗？ 1)excel不可以进行正态检验，但有方差齐检验 2)正态检验必需对每组数据分别检验 3)要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体copy方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用百t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。Excel 有F检验-双样本方差，但没有多组数据的。4)另外，使用F检验的前提是 数据的正态性，而excel不可度以进行正态检验，所以单用excel不能达到你的要求。建议使用matlab或SAS而不是excel
SPSS做双因素方差分析需不需要进行齐性检验 SPSS做双因素方差分析需要进行齐性检验。双因素方差分析（Double factor variance analysis)有两种类型：一个是无交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系；另一个是有交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。例如，若假定不同地区的消费者对某种品牌有与其他地区消费者不同的特殊偏爱，这就是两个因素结合后产生的新效应，属于有交互作用的背景；否则，就是无交互作用的背景。这里介绍无交互作用的双因素方差分析。在实际问题的研究中，有时需要考虑两个因素对实验结果的影响。例如饮料销售，除了关心饮料品牌之外，我们还想了解销售地区是否影响销售量，如果在不同的地区，销售量存在显著的差异，就需要分析原因。采用不同的销售策略，使该饮料品牌在市场占有率高的地区继续深入人心，保持领先地位；在市场占有率低的地区，进一步扩大宣传，让更多的消费者了解、接受该产品。若 把饮料的品牌看作影响销售量的因素A，饮料的销售地区则是影响因素B。对因素A和因素B同时进行分析，就属于双因素方差分析的内容，双因素方差分析是对影响因素进行检验，究竟是一个因素在起作用，还是两个。
SPSS中单因素方差分析要求变量符合正态分布吗 要求。正态分布要求是针对因变量的，只要因变量属于正态分布就可以。对偏态分布应考虑用对数转换、平方根变换、倒数变换、平方根反正弦变换等变量变换方法变为正态或接近正态分布后再进行方差分析。单因素方差分析针对多组均数间的比较。方差分析拒绝H0，只能说明多个样本总体均数不相等或不全相等。若要得到各组均数间更详细的信息，应在方差分析的基础上进行多个样本均数的两两比较。两两比较分为事前计划好的比较和事后比较，前者借助于e799bee5baa6e79fa5e98193e58685e5aeb931333431363533对比(Contrast)，后者借助于两两比较(Post Hoc)提供的许多方法。在分组变量包含次序信息时，如果方差分析做出了各组间差异有统计学意义的结论，并且Means-Plot均数图提示各组均数的某种趋势时，可以利用趋势分析讨论观察值与分组变量取值间的数量依存关系。借助于对比(Contrast)完成。扩展资料同一处理不同重复观测值的差异是由偶然因素影响造成的，即试验误差，又称组内变异。不同处理之间平均数的差异主要是由处理的不同效应造成的，称处理间变异，又称组间变异。因此：总变异可分解为组间变异和组内变异两部分。当选择样本时，样本尽量接近总体均值，效果越好，我们希望。
