SPSS方差齐性检验和LSD法检测结果很不一致，见问题补充，求解释，谢谢您~ 方差齐性（ANOVA）检验结果显示为不显著的，大于0.05，即通过了方差齐性检验，这与lsd的检验室没关系的
单因素方差分析和独立样本T检验有什么差别？用单因素方差分析两组数据的显著性合理吗？求专业解释。 方差和T检验bai的区别du在于，对于T检验的zhiX来讲，其只能为dao2个类别比如男和女。如果专X为3个类别比属如本科以下，本科，本科以上；此时使用方差分析。SPSSAU「在线SPSS」通用方法里有方差分析及t检验，可以一键得到分析结果。
方差齐性检验不齐时，如何比较两组数据是否有显著性差异？ 方差分析由于涉及2113三组以5261上，因此比t检验需要有更多4102的注1653意问题。目前临床最常内见的错误就是关于两容两比较方面的。对于三组及以上资料，一般来讲，采用方差分析得到的F值是一个组间的总体比较。例如三组间比较如果有差异，只能说三组之间总的来讲有差异，但具体哪两组有差异，则需要进一步做两两比较。从逻辑上讲，只有多组间比较结果显示有差异，才有必要做两两比较。或者说，必须先做多组间比较，而且多组比较的P值小于0.05，这种情况下，才有必要做两两比较。对于三组资料，不能对其中的任意两组直接做t检验，否则容易增大假阳性错误。组别越多，假阳性错误的可能性越大。因此，对于多组的设计，一定要在设计时仔细考虑，是多少组就设定多少组，不能一开始设计三组，分析时只想分析两组。统计分析不是数字游戏，所有的研究都必须在设计时就考虑到最终的结果分析问题。
单因素方差分析与卡方检验有什么区别，能否举个例子？ 单因素方差分析与卡方检验有什么区别，貌似它们都是可以研究显著性差异？能否举例说明，比如分析不同岗位…
利用SPSS方差分析中，F值用来判断显著性，F值的大小有限制吗？过大是否没有意义？求高手指教~~ 没有。SPSS方差分析中的F数值大小没有特别的意义，只是用来判断统计学概率上的一个中介值。实验者根据这个值去寻找对应的事件概率区间，看是否符合检测水准α，从而判断该事件是否具有统计学意义，即是否小概率事件，以此来判断因素之间是否具有因果关系。扩展资料：方差分析中有两个不同意义的F值，一般我们常说的F值是检测统计量F值，但实际情况方差分析是要在数据样本正态分布的情况下才可使用的一种分析方法。所以，在做分析前要检验数据的方差齐性，确保是正态分布。方差齐性检测中也有F值，但用的方法不是方差分析。参考资料：-方差分析
我用spss做了单因素方差分析，出来两个框，一个是方差齐性检验，那里的显著性是大于0.05，另一个是ANOVA，那里的显著性是小于0.05.到底要看哪个呢 方差齐性和不齐性的方差分析有一定的差异所以方差分析结果前首先给出的是齐性检验，如果方差齐性 就要接下来跟着的方差分析表 就是anova这个，如果anova里面的显著性小于0.05，就说明你研究的自变量因子不同水平 因变量.
用t 检验来判断两个回归方程的斜率是否有差异 这两个表都是比较两列变量的均值是否差异显著，第一个表是相关样本t检验，所用的两列变量来自同一批被试，差异是否显著看后面的t值和sig值，主要是sig，一般只要sig，就认为两组出具的差异显著，具备统计学意义第二个表是独立样本t检验，这个表由两部分组成，前面一部分是方差齐性检验（levene检验），方差齐性是独立样本t检验的基本前提条件之一，理论上说要满足齐性的条件（也就是方差齐性的F检验的sig>；0.05)才可以继续分析，如果条件满足，看后面t检验的sig值，同样是小于0.05就差异显著。如果不满足方差齐性，理论上不能进行均值差异检验，不过实际上还是可以参考第二行假设方差不等的t检验部分的sig
