Question

什么叫方差齐性检验

再举个例子啊,谢了

Answer 1

方差是离散量，反映了数据的离散程度，如果两个方差的离散程度相差太大，说明两组数据的离散程度不一致，称为不齐性；比如两个容量都是30的样本，一个是小孩的样本，一个是大人的样本，进行一个智力测验，结束后考察大人和小孩对于这个测验的结果是否有明显差异。小孩有各种水平的，大人也有各种水平的。而如果抽取的大人都是弱智的，小孩都是天才的，那么原来本来可以得出大人和小孩显著差异的结论，却因为大人都是弱智的，而小孩都是天才而变成差异不显著。如果保证了大人中有聪明的、有一般的、有苯的，小孩也是如此，各种水平都有的，这样进行推断总体才比较合理。因此，如果两个样本的离散程度差不多，我们就认为，他们的水平相对他们内部而言是相当的。样本容量比较小的时候要用方差的无偏估计量比较，而样本容量大的时候，直接用两个方差相处，结果差1比较远的就认为，两个样本的离散程度差距大，不靠普，自然就没有办法进行假设检验，因为检验了没有什么参考价值。

Answer 2

方差齐性检验就是看两总体方差是否相等。

比如在两独立样本的t检验中，两总体方差1.相等 2.不相等，其使用的计算方法和结果是不同的。

如果看不懂，那得从头复习下统计书。

Answer 3

方差齐性实际上是指要比较的两组数据的分布是否一致,通俗的来说就是两者是否适合比较.。

Answer 4

方差齐性检验的原理：
除了对两个研究总体的总体平均数的差异进行显著性检验以外，我们还需要对两个独立样本所属总体的总体方差的差异进行显著性检验，统计学上称为方差齐性（相等）检验。
对两个研究总体进行总体方差齐性的显著性检验，同两个总体平均数差异的显著性检验的步骤一样。首先提出两个总体方差没有差异的零假设，即，和备择假设。然后从两个研究总体中各抽取容量分别为两个样本，通过比较两个样本方差之间的差异，来推断两个总体方差之间的差异。对于两个样本方差的比较，采用的是比商的方法，因为统计学家已经证明 的比值的抽样分布服从F分布，记为：
（5.11）
F分布有两个自由度，称为分子的自由度，称为分母的自由度，把称为F统计量。图5.2为F分布的曲线图。F分布的形态随F比值分子和分母中自由度的变化而形成一簇正偏态分布的曲线。

各种自由度组合所形成的理论F值，可以查F值表，见附表4。表的最上端横行表示F比值中分子的自由度 ，最左端纵列表示分母的自由度，附表3（1）、3（2）表示α=0.05的显著性水平的F临界值，附表3（3）、3（4）表示α=0.01的显著性水平的F临界值。
F值表只列有右侧临界值，所以在计算F统计量的值时，必须将样本方差较大的一个作分子，较小的一个作分母，使得F≥1，以便可以同F值表中的临界值进行比较并作出决断：如果通过计算得到的F值大于临界值，就拒绝零假设；如果通过计算得到的F值小于临界值，就接受零假设。