1樓：匿名使用者
協方差分析的大致流程和多自變數組間設計的方差分析是一樣的（在spss選單裡選擇分析——一般線性模型——單變數，點選選項按鈕，選擇方差齊性檢驗），只不過多加入一個協變數，其原理就是給每個因變數減去協變數的效應，然後來分析自變數的效應。
方差齊性的公式是用方差最大組的方差比方差最小組的方差，差異不顯著就是齊性。由於方差分析假定實驗處理的效應是固定的，那麼處理效應就只是給每組內的每個個案加上一個常數，也就是說處理只是讓每組資料的分佈平移了，形態不變，每組內的差異水平還是由本來的個體差異決定的。因此協變數的加入不會影響方差齊性檢驗，因為它無法影響個體差異，個體差異是固定不變的。
理論上是如此，spss裡我也試過，協變數的確對齊性檢驗無影響
協方差分析的方差齊性檢驗怎麼做
2樓：匿名使用者
方差齊性檢驗是方差分析的重要前提，是方差可加性原則應用的一個條件。 方差齊性檢驗是對兩樣本方差是否相同進行的檢驗。 方差齊性檢驗和兩樣本平均數的差異性檢驗在假設檢驗的基本思想上是沒有什麼差異性的。
只是所選擇的抽樣分佈不一樣。方差齊性檢驗所選擇的抽樣分佈為f分佈。 樓主如果是在 spss裡操作的話，就按下面的步驟
開啟分析——均值分析——單因素方差分析——options，在homogeneity of variance前打鉤就可以了結果中看這個檢驗值是不是大於0.05，如果是酒說明接受原假設，可以進行方差檢驗。之後看方差檢驗的檢驗值，看是否大於0.
05，如果是則說明不顯著，反之就顯著
3樓：前堯弓玉
協方差分析的大致流程和多自變數組間設計的方差分析是一樣的（在spss選單裡選擇分析——一般線性模型——單變數，點選選項按鈕，選擇方差齊性檢驗），只不過多加入一個協變數，其原理就是給每個因變數減去協變數的效應，然後來分析自變數的效應。
方差齊性的公式是用方差最大組的方差比方差最小組的方差，差異不顯著就是齊性。由於方差分析假定實驗處理的效應是固定的，那麼處理效應就只是給每組內的每個個案加上一個常數，也就是說處理只是讓每組資料的分佈平移了，形態不變，每組內的差異水平還是由本來的個體差異決定的。因此協變數的加入不會影響方差齊性檢驗，因為它無法影響個體差異，個體差異是固定不變的。
理論上是如此，spss裡我也試過，協變數的確對齊性檢驗無影響
判斷方差是否齊，怎麼判斷？
4樓：angela韓雪倩
看這個levene's test for equality of variances，這就是方差齊性檢驗，結果看f值和對應的sig，如果sig>0.05，說明滿足方差齊性的條件，反之不滿足，你這裡sig=0.733，可知是滿足方差齊性的條件的，說明資料可以進行方差分析。
方差的性質：
1、設c是常數，則d（c）=0；
levene方差齊性檢驗結果怎麼看
主要是看levene對應的 f 的檢驗結果，如果它的sig值大於0.05，則表明符合方差齊性假設，可以進行進一步的引數檢驗。方差齊性檢驗是數理統計學中檢查不同樣本的總體方差是否相同的一種方法。常用方法有 hartley檢驗 bartlett檢驗 修正的bartlett檢驗。方差分析中有三條前提假設，...
spss裡下圖這個方差齊性怎麼分析啊，求助
書面方差分析只要看f值18.953，分子與分母自由度及f0.05 2 sig表示概率 即為p 0.000 spss只要看p就可以了 由於p 0.000小於0.05 就可以直接得出方差不齊。看第二個表，齊性看第一行的t,非齊性看第二行的t 為什麼spss中做單因素方差分析時總是顯示 由於僅有一個組計算...
方差齊性檢驗,可用的抽樣分佈形態是t分佈
方差齊性檢驗意義在於反映了一組資料與其平均值的偏離程度。方差齊性檢驗是方差分析的重要前提，是方差可加性原則應用的一個條件。方差齊性檢驗是對兩樣本方差是否相同進行的檢驗。方差齊性檢驗和兩樣本平均數的差異性檢驗在假設檢驗的基本思想上是沒有什麼差異性的。只是所選擇的抽樣分佈不一樣。方差齊性檢驗所選擇的抽樣...