单因素方差分析和t检验的区别 这个问题问过很多遍了方差分析是3组及以上，独立样本T检验是两组的差异都需要方差齐和正态性统计专业研究生工作室为您服务
什么时候用t检验？什么时候用单因素方差分析？ 独立样本的检验（Independent samples t-test）又称成组t检验，适用于完全随机设计（两组完全随机设计是将受试对象完全随机分配到两个不同的处理组）两样本均值的比较，其应用条件是两组资料均服从正态分布（或残差服从正态分布），且两样本对应的总体方差相等。可用于确定两组总体均值是否存在差异，或两组总体均值间的差异是否为某一特定量。完全随机设计多组间平均值比较的方差分析方法只有一个研究因素（这个研究因素有g个水平，g≥2），又称单因素方差分析（One-Way ANOVA）或单向方差分析。其设计方法是将研究对象完全随机地分配到g个水平组，g个组的样本含量可以相等也可以不相等。单因素方差分析用于对单因素多个独立样本的平均值进行比较，是独立样本t检验的扩展，可检验各组总体平均值间是否存在差异或哪些分组的总体平均值存在差异。
为什么方差分析中用的都是单侧检验，？ 因为方差分析中，主要研究的是组间变异是否显著大于组内或是误差变异，组间变异是放在分子上的，所以用单侧检验.
方差齐性检验的意义 方差2113齐性检验意义在于反映了一组数据与其平5261均值的偏离程度。方差齐性检验4102是方差分析的1653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。在t检验和方差分析中，都需要满足这一前提条件。在两组和多组比较中，方差齐性的意思很容易理解，无非就是比较各组的方差大小，看看各组的方差是不是差不多大小，如果差别太大，就认为是方差不齐，或方差不等。如果差别不大，就认为方差齐性或方差相等。当然，这种所谓的差别大或小，需要统计学的检验，所以就有了方差齐性检验。扩展资料：差齐性检验：首先需要知道方差齐性检验的本质：样本以及总体的方差的分布是常数，和自变量或者因变量没有关系。方法：绘制散点图：一般情况因变量是纵轴，但是，在方差齐性检验中，因变量被设置为横轴，纵轴是学生化残差。原因就是，要弄清究竟因变量和残差之间有没有关系。结果：如果残差随机分布在一条穿过零点的水平直线的两侧，就说明残差独立，也就是证明因变量方差齐。
做spss单因素方差分析的时候总是提示，由于仅有一个组计算了方差，所以无法对其执行方差齐性检验， 单因素方差分析是有三个及三个以上组数据时，才需要用的。两组数据是用T检验，如果你的数据是同一个样本测了两次得到的数据，就用配对样本T检验；如果数据是不同的两个样本，就用独立样本T检验。有其他问题欢迎提问。
