请问如何在spss里检验异方差性阿

1. 请问如何在spss里检验异方差性阿

方差分析过程还是回归过程的异方差，这时候要求数据独立、分布正态、各总体方差相等3个条 件都不能少，因为下面要进行F检验，要计算显著性。 
因为方差分析过程一般要求方差齐，所以存在异方差最好能进行调整，SPSS中提供了更为简便的方法，在同一菜单中的Post Hoc中提供了方差齐（Equal Variances）假设和方差不齐（Equal Variances not）假设下各自适用的分析方法，方差不齐时就选用下面的几种来实现。

原理
方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：
(1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。
(2) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。
以上内容参考：百度百科-方差分析

2. 用spss方差检验 差异检测

通过T检验可以做出来的。
-X是平均值，大S可能是标准差，t是计算出来的t统计量，p是两组之间的差异显著性。
 
做法如下：
1. spss数据输入--建立变量，变量1为“科”，变量2为“自信心”，每个变量为一列数据。在变量1中，凡是理工科的，都写“1”，凡是文科的，都写“2”；并输入对应的自信心的值。你需要有2列数据，每一列都有164+193=357行数据。
2. 数据分析--单击菜单项Analyze-->compare means-->Independent-samples T Test，在对话框中，将第二个变量（即具有自信心数值的变量）拖入“test variable(s)”，将第一个变量（即分科的变量）拖入“Grouping variable”；而后单击“Define group”按钮，在新的对话框中，"group 1"填写“1”，"Group 2"填写"2"，单击Continue按钮。单机“OK”按钮。
3. 分析结果会给你N，-X，大S，t和p这四个结果。

3. spss诊断是否存在异方差

方差分析过程还是回归过程的异方差，这时候要求数据独立、分布正态、各总体方差相等3个条 件都不能少，因为下面要进行F检验，要计算显著性。 
因为方差分析过程一般要求方差齐，所以存在异方差最好能进行调整，SPSS中提供了更为简便的方法，在同一菜单中的Post Hoc中提供了方差齐（Equal Variances）假设和方差不齐（Equal Variances not）假设下各自适用的分析方法，方差不齐时就选用下面的几种来实现。

原理
方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：
(1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。
(2) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。

4. 方差分析spss步骤

如下所示：
机型：华为笔记本电脑。
系统：win10。
版本：SPSS分析工具 1.32.5。
1、首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。

2、切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。

3、返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。

4、点击分析菜单，然后依次选择分类--->系统聚类。

5、打开系统聚类分析窗口，将变量M和变量C移到变量框中。

6、点击右侧统计按钮，打开系统聚类分析：统计窗口，选择集中计划，接着点击继续。


7、单击图按钮，打开图设置窗口，勾选谱系图，然后点击继续。

8、接着点击方法按钮，打开系统聚类分析：方法窗口，聚类方法选择瓦尔德法，然后单击继续。

9、最后点击系统聚类分析窗口中的确定按钮，然后生成系统聚类分析结果和图形展示。

方差分析可以解决什么问题？
方差分析，从内容来说，是分析或检验多个样本的均值间是否有所不同，虽然它叫方差分析，但不是检验方差是否有不同。只是说它检验所用的方法或手段是通过方差来进行的。
方差分析是实际研究中非常常用一种方法，比如医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；体育科研中研究训练目标、方法和不同运动量等因素对提高某项运动成绩的效果；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响，社会学研究不同性别的人和生育意愿之间的关系。

5. 方差分析spss步骤

计算检验统计量的观察值和概率P_值：Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零假设，认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则相反，即没有差异。
在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。



单因素方差分析：
是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。
例如，分析不同施肥量是否给农作物产量带来显著影响，考察地区差异是否影响妇女的生育率，研究学历对工资收入的影响等。这些问题都可以通过单因素方差分析得到答案。
单因素方差分析的第一步是明确观测变量和控制变量。例如，上述问题中的观测变量分别是农作物产量、妇女生育率、工资收入；控制变量分别为施肥量、地区、学历。

6. 单因素方差分析spss步骤

单因素方差分析spss步骤如下所示：
操作工具：win10电脑。
操作软件：SPSS分析工具。
操作版本：1.32.5。
1、首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。

2、切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。

3、返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。

4、点击分析菜单，然后依次选择分类--->系统聚类。

5、打开系统聚类分析窗口，将变量M和变量C移到变量框中。

6、点击右侧统计按钮，打开系统聚类分析：统计窗口，选择集中计划，接着点击继续。


7、单击图按钮，打开图设置窗口，勾选谱系图，然后点击继续。

8、接着点击方法按钮，打开系统聚类分析：方法窗口，聚类方法选择瓦尔德法，然后单击继续。

9、最后点击系统聚类分析窗口中的确定按钮，然后生成系统聚类分析结果和图形展示。

Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零假设，认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则相反，即没有差异。
方差齐性检验：控制变量不同水平下各观察变量总体方差是否相等进行分析。采用方差同质性检验方法，原假设“各水平下观察变量总体的方差无显著差异，思路同spss两独立样本t检验中的方差分析”。 相伴概率0.515大于显著性水平0.05，故认为总体方差相等。
两类方差异同
两类方差分析的基本步骤相同，只是变异的分解方式不同，对成组设计的资料，总变异分解为组内变异和组间变异（随机误差），即：SS总=SS组间+SS组内，而对配伍组设计的资料，总变异除了分解为处理组变异和随机误差外还包括配伍组变异，即：SS总=SS处理+SS配伍+SS误差。 

7. spss差异性分析步骤

进行差异分析，第一步就是要确定研究变量也就是因变量的数据类型。通常会分类两大类：一类是连续数值型变量，也叫做连续变量，例如身高、年龄等；另一类为分类变量，例如性别、血型、学历等。本期我们就来讲解连续变量在SPSS中如何进行差异分析。



    对于连续变量的差异性分析，首先，我们要检验连续变量是否符合正态分布。对于符合正态性分布的变量，要采用参数类的统计分析方法；对于不符合正态性分布的，要采用非参数检验方法。



    而参数类分析方法中，又分为平均值、单样本t检验、独立样本t检验、成对样本t检验、单因素ANOVA分析等等。我们在接下来的课程中都会逐一进行讲解。本期我们来看平均值的计算方法。



    我们搜集了31例患者的相关数据，要计算出不同性别的骨头高度的均值（图1）这里已经检验过骨头高度是服从正态性分布的，关于如何检验正态性分布，在之前的课程中有详细的讲解，如果有还没学到的朋友，可以去查阅我们之前的课程。






图1

    

    这里值得注意的是，在之前的课程中，我们曾讲到过在“分析”--“描述性分析”（图2）中同样可以计算均值，与下面要讲解的参数类分析中的比较平均值有何不同呢？他们的区别在于：前者只能分析整个变量的均值，而后者（图3）可以按不同分组分类来计算每一个分组或分类的均值。






图2





图3


下面就来具体讲解如何分析不同性别的患者的骨头高度的均值：



SPSS中的操作步骤



①点击“分析”--“比较平均值”--“平均值”（图4）






图4

②将“骨头高度”选入因变量列表，将“性别”选入自变量列表，也叫分组变量列表（图5）






图5


③点击右侧“选项”，勾选“最小值”、“最大值”、两个指标，并勾选下方的“Anova表”，线性相关度检验（图6）后，点击继续--确定。






图6

④结果分析






图7

    由上表（图7）可以看出：男性的骨头高度均值为49.2813，女性的为45.5257，可以看出男性略微高出女性，但差异是否有统计学意义，还需要进一步看下面的结果：






图8


    由上表（图8）可以看出：ANOVA表中显著性水平为0.141>0.05说明男性和女性的骨头高度的差异不具有统计学意义。且Eta系数为0.27，Eta方0.073均为很小，进一步说明性别与骨头高度相关性不显著。

8. 在SPSS中,方差检验非齐性,可以用方差分析吗?

可以，因为方差分析的三大前提就是εt正态，独立同分布，还有就是各组方差齐性，spps中都能满足。
方差齐是方差分析的前提，方差分析前一般需要对数据进行方差齐性检验。当方差齐检验没有呈现出显著性（即P>0.05），可使用方差分析。
当方差齐检验呈现出显著性，即说明不同组别的数据波动不一致，方差不齐。此时可考虑使用Welch anova或Brown-Forsythe anova或非参数检验作为代替方法，进行分析。


方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：
1、实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。
2、随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。
组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw(远远大于)。