1樓：布樂正
anova方差分析的流程
如上圖anova分析的流程，單因素方差分析針對多組均數間的比較。
方差分析拒絕h0，只能說明多個樣本總體均數不相等或不全相等。若要得到各組均數間更詳細的資訊，應在方差分析的基礎上進行多個樣本均數的兩兩比較。
兩兩比較分為事前計劃好的比較和事後比較，前者藉助於對比（contrast），後者藉助於兩兩比較（post hoc ）提供的許多方法。
在分組變數包含次序資訊時，如果方差分析做出了各組間差異有統計學意義的結論，並且means-plot均數圖提示各組均數的某種趨勢時，可以利用趨勢分析討論觀察值與分組變數取值間的數量依存關係。藉助於對比（contrast）完成。
假定方差齊性
lsd法
即最小顯著差法(least significance difference method)，是最簡單的比較方法之一。
用t檢驗完成各組均值間的配對比較，對多重比較誤差率不進行校正。
sidak法
實際上是sidak校正在lsd法上的應用。
用t檢驗完成各組均值間的配對比較，對多重比較誤差率進行校正。
sidak法比lsd法保守得多。
bonferroni法
實際上是bonferroni校正在lsd法上的應用。
用t檢驗完成各組均值間的配對比較，對多重比較誤差率進行校正。
bonferroni法比sidak法保守一些。
2樓：
explore是一個資料考察工具，並不能進行資料轉換處理。一般情況下，資料轉換（比如對數轉換）只能在一定程度上減輕方差不齊的影響。
方差分析對各組方差的方差齊性（也就是各組方差是否一致）有要求，如果方差不齊，你不能使用方差分析。不過，spss統計軟體的one way anova在方差不齊時是可以使用的，此時你應該使用brown-forsythe或welch的修正值。當你想看哪兩組有差異時，可以使用one way anova自帶的post hoc tests，方差不齊時使用不等方差假設項下的tamhane's t2或dunnett's t3等。
如果你還是沒有把握，也可以kruskal-wallis test（一種單因素方差分析的非引數版本）再做一下，如果這兩個方法的結果一致，那就沒有什麼問題了；如果這兩個方法的結果不一致，那麼從對科學的從嚴謹態度而言，應該採用對你不利的那一份結果。
3樓：匿名使用者
方差齊性的時候可以在posthoc用tukey和regwq都可以
非齊性的時候可以用dunnett好像是這樣拼的
spss方差分析時方差不齊怎麼處理
4樓：匿名使用者
方差分析的前提之一就是方差齊性
spss的anova提供了方差不齊的多重比較方式，但是還是要用統計的規則吧。應該什麼條件用方差分析，就應該服從這樣的條件。
在spss中進行方差分析，結果顯示方差不齊性，那是不是要進行非引數檢驗了呢？可以用卡方檢驗嗎？
5樓：匿名使用者
one-way anova方差bai分析項的post hoc test分別有二選項: 1.假設方du差齊時有一系
列zhi的分析dao方法專可選。2.假設方差不齊時又屬有一系列的分析方法可選。
為保證統計準確，如果方差不齊，可以進行對數，倒數或函式的轉換，選擇適當的轉換形式，直到齊性檢驗變為不顯著。如果還不行就只能用非引數的單因素分析。如果非要進行方差分析則需要把means±sd範圍外的資料剔除。
6樓：南心網心理統計
不一定要改用非引數檢驗，可以試著考慮檢查極端值情況，以及資料正態性，如果近似正態分佈，樣本量較大，還是可以用假設方差不齊情況下的比較方法的。結果不會偏差太多。南心網spss。
7樓：匿名使用者
若方差不齊，則方差分析的結果無效，需改用其它方法。
8樓：匿名使用者
請問你最後如何處理了？我現在也是這樣的情況
如果方差不齊，能否用spss做單因素方差分析？
9樓：畫眉
2.假設方差不齊時又有一系列的分析方法可選。
再者，為保證統計準確，如果方差不齊，可以進行對數，倒數或函式的轉換，選擇適當的轉換形式，直到齊性檢驗變為不顯著。
如果還不行就只能用非引數的單因素分析。如果非要進行方差分析則需要把means±sd範圍外的資料剔除。
實際操作中對方差齊性等適用條件的把握:
1.單因素方差分析:根據box的研究結果,在單因素方差分析中,如果各組的例數相同(即均衡),或總體呈正態分佈,則方差分析模型對方差略微不齊有一定的耐受力,只要最大與最小方差之比小於3,分析結果都是穩定的
2.單元格內無重複資料的方差分析分析:以配伍設計的方差分析最為典型,此時不需要考慮正態性和方差齊性問題,原因在於正態性和方差齊性的考察是以單元格為基本單位的,此時每個格子中只有一個元素,當然沒法分析了.
除配伍設計的方差分析外,交叉設計,正交設計等也可以出現無重複資料的情況.但必須指出,這裡只是因條件不足,無法考察適用條件,而不是說可以完全忽視這兩個問題.如果根據專業知識認為可能在不同單元格內正態性,方差齊性有問題,則應當避免使用這種無重複資料的設計方案.
3.有重複資料的多因素方差分析：由於正態性,方差齊性的考察以單元格為基本單位，此時單元格數目往往很多，平均每個單元格內的樣本粒數實際上比較少。
此時實際上很難檢驗出差別；另一方面，也可能只是因為極個別單元格方差不齊而單質檢驗不能通過。
在spss中方差沒有齊性的時候用什麼方法進行檢驗 5
10樓：肉肉的渣渣豬
這是我的資料，我想分析不同年年份（以上的資料是從2000-2023年的，在統計局**上找到的，每年只有一個資料，是某市年人均衣著支出。）對衣著支出是否有顯著影響，如果有，最好還可以進一步對比。
但是，這組資料用單因素方差分析做出來的結果是不滿足方差齊性檢驗的。
這是我做出來的結果，單因素方差分析的，但是我知道不滿足方差齊性的結果是沒有意義的。
同時，我還想研究 不同年份對食品、居住、醫療保健、交通是否有顯著影響。
我要研究的最終目標是 不同年份對家庭消費結構的影響，所以也想把每一年的每一項的百分比算出來，然後研究不同年份的家庭消費結構，我的問題很幼稚，學過spss，都還給老師了學得淺，請大神不吝賜教，謝謝！急求！
只有100個論壇幣，全部貢獻出來 今天簽到得到的 希望幫我解答一下 萬分感謝！
11樓：
方差不齊涉及的統計方法主要有t檢驗和方差分析這兩個方法，處理辦法如下：
1、t檢驗：spss統計軟體的independent-samples t test有方差相等或不相等2個結果，如果兩組方差不齊也沒關係，你只要看方差不齊項所對應的結果就可以了。順便說一個，spss統計軟體的independent-samples t test也同時進行方差齊性檢驗並報告結果。
2、方差分析：方差分析對各組方差的方差齊性（也就是各組方差是否一致）有要求，如果方差不齊，你不能使用方差分析。不過，spss統計軟體的one way anova在方差不齊時是可以使用的，此時你應該使用brown-forsythe或welch的修正值。
當你想看哪兩組有差異時，可以使用one way anova自帶的post hoc tests，方差不齊時使用不等方差假設項下的tamhane's t2或dunnett's t3等。
如果你仍然不放心，可以使用非參檢驗，看看這兩種方法的結果是否有明顯差異。
12樓：秤星魚
1.非引數檢驗
2.在方差分析的對話方塊中最靠下一欄中有幾個選項專門為方差不齊時選擇檢驗用。
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