协方差齐性指的是什么

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方差齐性是统计学中的一个经典概念,其本质意义是说,对于两个或多个我们将要检验或分析的总体其数据具有散布程度特点的一致性程度。
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一般来说,可以将其形象理解为总体一的数据分布疏密胖瘦与总体二的数据分布疏密胖瘦的一致性程度。方差齐性是假设检验与方差分析等诸多统计过程的基础。
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方差齐性检验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,基本原理

因为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。方差齐性检验的时候，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。

然后绘制散点图，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。

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。

扩展资料

齐性检验的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 。

关于两个或两个以上总体的方差是否相等的统计检验。根据情况不同，有不同的检验方法。在两个总体相互独立且服从正态时，可用F检验；在k个（k>2）总体相互独立且服从正态时，可用Bartlett检验。

在两个相关总体的情形，则不能用F检验，改用t检验；在k个总体的正态性不满足（尤其是偏态）时，Bartlett检验便不合用了，要改为使用一些对正态性不敏感的检验，如对数方差分析、Fmax检验、Cochran检验等。

参考资料来源：百度百科-齐性检验

参考资料来源：百度百科-方差齐性检验

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。

1、第一步：将数据录入到SPSS的数据视图中，这一步与前面t检验相同，输入数据后，选择分析→比较均值→单因素ANOVA。

2、第二步：点击后，出现下图的单因素方差分析的窗口，将value→因子，group→因变量列表。

3、第三步：点击选项出现线面单因素ANOVA的窗口，其中勾选方差同质性检验后，点击继续，确定后，即可在结果中看到方差齐性的结果。

4、第四步：结果，如下图所示，我们看到Levene检验的结果，知显著性为0382，即P>005，差异无统计学意义，表示方差齐。

扩展资料

SPSS发展历史

1968年：斯坦福大学三位学生创建了SPSS。

1968年：诞生第一个用于大型机的统计软件。

1975年：在芝加哥成立SPSS总部。

1984年：推出用于个人电脑的SPSS/PC+。

1992年：推出Windows版本，同时全球自SPSS 110起，SPSS全称为“Statistical Product and Service Solutions”，即“统计产品和服务解决方案”。

2009年：SPSS公司宣布重新包装旗下的SPSS产品线，定位为预测统计分析软件(Predictive Analytics Software)PASW，包括四部分：

PASW Statistics (formerly SPSS Statistics)：统计分析。

PASW Modeler (formerly Clementine) ：数据挖掘。

Data Collection family (formerly Dimensions)：数据收集。

PASW Collaboration and Deployment Services (formerly Predictive Enterprise Services)：企业应用服务。

2010年：随着SPSS公司被IBM公司并购,各子产品家族名称前面不再以PASW为名,修改为统一加上IBM SPSS字样。。

参考资料来源：百度百科-spss

问题一：这个方差齐性检验的意义是什么？请高手指点 是什么：张厚粲统计川246页下方有解释应用：1在前面平均数的差异检验和后面的t，F检验，都会分为方差齐性和不齐性两种情况来做，类似于高中做数学的参数条件1,a=b 2,a=/b 2，spss中，做方差分析，检验会分两行，一行齐性一行不齐性。这一部分我也掌握的不太好，要是有高人解答，劳烦通知我一下。谢啦。

问题二：spss中什么是方差齐性 名词解释 齐性检验
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。
常用方法有：Hartley检验、Bartlett检验、修正的Bartlett检验。
中文名
方差齐性检验
外文名
Homogeneity of variance test
应用领域
数理统计
简介
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。常用方法有：Hartley检验、Bartlett检验、修正的Bartlett检验。
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。
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。

问题三：方差分析时候方差不齐怎么办？ 方差齐性检验一般是用方差最大组的方差比最小组的方差，如果比值显著不等于1，那就是方差不齐性。
按说不齐性是不可以进行后续的方差分析的，因为在均值检验中（包括方差分析，T检验等）各个实验处理的效应被认为是一种固定效应，对所有人的作用一样，也就是说，处理的作用就是给每个人原来的的水平加上一个相同的常数，这样的话，每个被试组原来什么方差，实验处理后还是什么方差，那么，如果不同被试组的方差不齐性，也就是方差之比显著不等于1，就说明被试之间原本就差异很大，那我们的方差分析就得不到准确的结论，不知道究竟是实验处理造成了不同被试组间的差异，还是说这里面也混淆了个体差异。就算只有两个组之间方差不齐，其他都齐，但这也会对不同部分均方的计算造成影响，哪怕只有两个组不齐，那也是不齐。
方差不齐性，原则上不能进行方差分析，但spss里的方差分析是在最小二乘法的框架下做的，和教育及心理统计教材中介绍的方差分析的分析方式不太一样，好处是这样的方差分析比较稳健，对于方差齐性的问题不敏感，即使违反了，也还是能用，结果也还是比较可信的。在spss里面齐性并不是方差分析的必要条件。只不过教材是为了给你介绍大概原理，而且对最新的软件的性能也不是非常了解，所以非要齐性。况且做方差分析的论文里面一般也不会报告齐性检验。所以你就直接用方差分析就行了。
如果还是不放心，可以做一些数据转换，使其接近齐性，比如box―cox转换，对数转换等等。

问题四：方差齐性检验的意义 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饥的。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。

问题五：方差齐性的实质 在进行方差分析时，各个实验组内部的方差彼此无显著差异，这是最重要的一个假定，所以为了满足这个假定，常要做组内方差齐性检验。

问题六：什么是方差齐性检验？？？ 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。

问题七：这个方差齐性检验的意义是什么？请高手指点 是什么：张厚粲统计川246页下方有解释应用：1在前面平均数的差异检验和后面的t，F检验，都会分为方差齐性和不齐性两种情况来做，类似于高中做数学的参数条件1,a=b 2,a=/b 2，spss中，做方差分析，检验会分两行，一行齐性一行不齐性。这一部分我也掌握的不太好，要是有高人解答，劳烦通知我一下。谢啦。

问题八：spss中什么是方差齐性 名词解释 齐性检验
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。
常用方法有：Hartley检验、Bartlett检验、修正的Bartlett检验。
中文名
方差齐性检验
外文名
Homogeneity of variance test
应用领域
数理统计
简介
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。常用方法有：Hartley检验、Bartlett检验、修正的Bartlett检验。
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。
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。

问题九：方差分析时候方差不齐怎么办？ 方差齐性检验一般是用方差最大组的方差比最小组的方差，如果比值显著不等于1，那就是方差不齐性。
按说不齐性是不可以进行后续的方差分析的，因为在均值检验中（包括方差分析，T检验等）各个实验处理的效应被认为是一种固定效应，对所有人的作用一样，也就是说，处理的作用就是给每个人原来的的水平加上一个相同的常数，这样的话，每个被试组原来什么方差，实验处理后还是什么方差，那么，如果不同被试组的方差不齐性，也就是方差之比显著不等于1，就说明被试之间原本就差异很大，那我们的方差分析就得不到准确的结论，不知道究竟是实验处理造成了不同被试组间的差异，还是说这里面也混淆了个体差异。就算只有两个组之间方差不齐，其他都齐，但这也会对不同部分均方的计算造成影响，哪怕只有两个组不齐，那也是不齐。
方差不齐性，原则上不能进行方差分析，但spss里的方差分析是在最小二乘法的框架下做的，和教育及心理统计教材中介绍的方差分析的分析方式不太一样，好处是这样的方差分析比较稳健，对于方差齐性的问题不敏感，即使违反了，也还是能用，结果也还是比较可信的。在spss里面齐性并不是方差分析的必要条件。只不过教材是为了给你介绍大概原理，而且对最新的软件的性能也不是非常了解，所以非要齐性。况且做方差分析的论文里面一般也不会报告齐性检验。所以你就直接用方差分析就行了。
如果还是不放心，可以做一些数据转换，使其接近齐性，比如box―cox转换，对数转换等等。

问题十：方差齐性检验的意义 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饥的。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。

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