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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?

2025-03-10 15:30:04

推荐回答（4个）

回答1：

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<0.001，即P<0.05，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检验对方差齐性的偏离较为敏感，故方差齐性检验十分必要。在线性回归分析中，也要满足以上三条前提假设，除了方差齐性检验外，另二个是：因变量是否符合正态分布和是否待分析的因变量中的个案彼此独立也就是个案间不存在自相关并来自于同一个总体。对于线性回归分析，只是多一个需要因变量和自变量有线性趋势。

spss中的方差齐性检验：首先需要知道方差齐性检验的本质：样本以及总体的方差的分布是常数，和自变量或者因变量没有关系。

方法：绘制散点图：一般情况因变量是纵轴，但是，在方差齐性检验中，因变量被设置为横轴，纵轴是学生化残差。原因就是，要弄清究竟因变量和残差之间有没有关系。

结果：如果残差随机分布在一条穿过零点的水平直线的两侧，就说明残差独立，也就是证明因变量方差齐性。

参考链接：齐性检验-百度百科

回答2：

这种情况就是方差不齐。如果您的样本量很大，数据近似正态分布，可以考虑直接用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。但如果，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。
方差齐性检验中的P>0.10 (第一个sig)，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<0.001，即P<0.05，可认为差异存在。
spss里面T检验是比较常见的，另外方差也是比较常见的，而t检验主要是比较两组数据之间的差别，比较之前还是有一些要求的，我们统计一些数据，虽说可以用手动计算来得出结论，但是一旦数据量特别大的时候，人工计算将会特别的繁琐而且经常可能出现计算失误的情况，所以spss可以说在统计学甚至其他方面有着不可缺少的作用。

扩展资料：

T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的,并于1908年在Biometrika上公布。

选用的检验方法必须符合其适用条件(注意：t检验的前提：1.来自正态分布总体； 2.随机样本；3.均数比较时，要求两样本总体方差相等，即具有方差齐性) 。

理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。（如样本量为10，一些学者声称甚至更小的样本也行），只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。如上所述，可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件，可以采用校正的t检验，或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。

参考资料：t检验-百度百科

回答3：

一、方差齐性检验中的P>0.10 (第一个sig)，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<0.001，即P<0.05，可认为差异存在。

二、spss里面T检验是比较常见的，另外方差也是比较常见的，而t检验主要是比较两组数据之间的差别，比较之前还是有一些要求的，我们统计一些数据，虽说可以用手动计算来得出结论，但是一旦数据量特别大的时候，人工计算将会特别的繁琐而且经常可能出现计算失误的情况，所以spss可以说在统计学甚至其他方面有着不可缺少的作用

扩展资料

SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。

1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。

（参考资料百度百科 spss）

回答4：

这种情况就是方差不齐。如果您的样本量很大，数据近似正态分布，可以考虑直接用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。
但如果，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。
（南心网为您解决SPSS独立样本t检验问题）

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