Question

方差齐性检验的意义

方差齐性检验的意义
学统计时在进行方差检验之前要求先对两样本进行方差齐性检验
齐与不齐要用不同的方法
但不懂的这个对其有什么意义啊
麻烦哪位大师能够详解一番
在下不胜感激！！！！！！！

Answer 1

方差齐性检验意义在于反映了一组数据与其平均值的偏离程度。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。

在t检验和方差分析中，都需要满足这一前提条件。在两组和多组比较中，方差齐性的意思很容易理解，无非就是比较各组的方差大小，看看各组的方差是不是差不多大小，如果差别太大，就认为是方差不齐，或方差不等。

如果差别不大，就认为方差齐性或方差相等。当然，这种所谓的差别大或小，需要统计学的检验，所以就有了方差齐性检验。

扩展资料：

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。

在进行方差分析之前首先要进行方差齐性检验，这是方差分析的一个前提假设，2行使用bartlett.test函数检验方差齐性，第一个参数是一个表达式，前面是目标变量后者是影响因素。

如果要进行多因素可以在后面以“+”号添加因素，p-value值远远小于0.01，所以拒绝原假设，认为方差不齐，也就是表示不可比较或存在差异，那就没必要进行下一步的方差分析了，这里我们暂时假设方差p-value大于0.05，认为方差具有同质性，可以进行下一步方差分析，然后再讲解方差不齐的情况。

参考资料：百度百科——齐性检验

Answer 2

　　方差齐性实际上是指要比较的两组数据的分布是否一致
t检验 只是用来比较两组之间的差异
F检验 是用来比较多组之间的差异
　　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，

Answer 3

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。

Answer 4

方差分析
如某克山病区测得11例克山病患者和13名健康人的血磷值（mmol/L）如下： 　　患者：0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 健康人：0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87 问该地克山病患者与健康人的血磷值是否不同？
首先：假设他们血磷值是相同的，是来自同一总体的（均值相等，方差相等）完全随机案例，再用结论来推翻还是承认这个假设。
其次：由于暂时假定他们来自同一分布，所以可以将总离差平方和分解成各个部分离差平方和。
第三：由于F分布要求的是分子和分母卡方分布 ，也就是变量X要服从正态分布，所以要对数据进行正态性检验。如果数据不符合或不近似服从正态性要求，则F分布的公式不成立。
第四：计算F值，与临界值比较，大于临界值，说明不该发生的事情确发生了，推翻原假设:他们血磷值是相同的,是来自同一总体的完全随机案例不成立。
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。

Answer 5

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[1]。