怎样用SPSS做各个处理下的正态性检验和方差齐性检验 1、打开SPSS的对应页面，在分析那里点击比较均值中的单因素。2、这个时候会弹出新的界面，直接设置因变量列表和因子。3、下一步打开选项窗口，如果没问题就需要勾选方差质。
为何T检验中要用到方差齐性检验？ 即方差齐性检验在T检验中的意义 t检验的前提条件是两样本独立、正态、方差齐。满足正态但方差不齐的用t‘检验，不正态的用秩和检验 T检验要求样本符合正太分布，不然结果的。
为什么要做方差齐性和正态检验 很多时候，我们都需要使用从单一样本中获取的样本信息利用统计推断的方法来估计总体的参数信息，这是一种非常有用的统计方法，但在执行相关推断之前，我们需要验证一些假定，任何一条假定若是不能满足，则得到的统计结论就是无效的。通常数据的分析假设为：随机数据，独立的，正态分布，等方差，稳定，当然，测量系统的精确性和准确性也是要满足测量要求的。什么是正态分布假定？在再进行统计分析之前，需要识别出数据的分布，否则，错误的统计检验将带来一定的风险，许多统计方法在执行之前嘉定数据服从正态分布，比如，单/双样本-T检验，过程能力分析，I－MR和方差分析等。如果数据不满足正态分布，则需要使用非参数方法，利用中位数进行检验而不是均值，也可以使用BOX－COX转换或JOHNSON变换的方法把数据转换为正态分布。但是需要知道许多统计工具虽然假定数据满足正态但实际上当样本量大于15或20的时候就不需要正态分布了，但是如果样本量小于15且数据不满足正态分布，P值得数据就是错误的，相关统计结论就需要特别注意了。在Minitab中，有许多方法可以判断数据的分布是否满足正态，下面我们来了解两种比较常用的方法：正态检验和图形化汇总Minitab的正态检验将。
