方差齐性检验结果解读是什么？

方差齐性检验结果解读是：

一般情况下，只要sig值大于005就可以认为方差齐性的假设成立，因此方差分析的结果应该值得信赖；如果sig值小于或等于005，方差齐性的假设就值得怀疑，导致方差分析的结果也值得怀疑。

方差齐性检验常用方法有：

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。

anova方差分析结果解读如下：

组间：

df组间 = 组数s - 1 = 10 -1 = 9

MS组间 = SS组间 / df组间 = 0720046732/9 = 008000519

F = MS组间 / MS组内 = 008000519 / 011936129 = 067027753

P-value > 005，接受零假设H0：两组样本对应的总体等方差，无显著差异

F crit 是P-value = 005对应的临界值，F < F crit也可以推断出落在接受域，接受零假设H0

组内：

df组内 = 样本n - 组数s = 17812 - 10 = 17802

总计：

SS总计 = SS组间 + SS组内 = 0720046732 + 2124869738 = 2125589785

df总计 = df组间 + df组内 = 9 + 17802 = 17811

方差分析：

单因素方差分析（One Way ANOVA，One Way Analysis Of Variance）是一种统计学假设检验方法，常用于分析单个因素的加入对变量的影响有无显著性。

通俗一点，方差分析就是指分析单因素的变化给总体带来的变化和波动是否显著的过程。而总体的变化和波动是通过方差、标准差来度量的，问题也就转化为研究单因素的加入，样本对应的总体是否具有不一样的方差。

两个样本是否具备相同的方差，直接通过计算样本方差S^2即可，但关注的不是一次抽样的样本方差，而是这组样本对应的总体的方差。用样本方差来估计总体方差，需要进行假设检验辅助验证推断。

在“数据”选项下的“数据分析”中，选择“方差分析：单因素方差分析”，确定，然后在单因素方差分析对话框中，选择数据所在区域，以及分组方式“行”或“列”，并在输出选项中选择“输出位置” 详见附图

看levene对应的F的检验结果。

在方差分析的F检验中是以各个实验组内总体方差齐性为前提的，因此按理应该在方差分析之前，要对各个实验组内的总体方差先进行齐性检验。

如果各个实验组内总体方差为齐性，而且经过F检验所得多个样本所属总体平均数差异显著，这时才可以将多个样本所属总体平均数的差异归因于各种实验处理的不同所致。

扩展资料：

注意事项：

方差比顾名思义就是两组方差的比，用较大一组的方差除较小一组的方差，最后得到一个F值，然后根据F值的大小来判断两组之间的方差是否相等。F值越大，则认为两组方差越不相等。

Hartley检验与方差比的思想比较类似，差别在于Hartley检验用于多组方差的检验，用多组中最大的方差除最小的方差，得到一个F值，然后通过F值的判断来对方差齐性进行判断。

Levene检验最开始计算组内均值的时候只是用了组内平均数，后来又有名叫Brown和Forsythe的两位前辈对齐进行了改造，添加了中位数和截取均值的方法。

参考资料来源：百度百科-Levene检验

参考资料来源：百度百科-方差分析

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