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。
回归分析中的误差项表明了什么 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和。
随机误差项为什么要服从正态分布，不服从会怎么样 问题问的挺好，在自然条件下，误差如果是真正的“随机”，随机误差一定是正态的，无法改变。如果不正态，那一定是受某种控制了。
