方差齐性检验的莱文统计,t检验方差齐性

方差齐性检验的莱文统计,t检验方差齐性

正如我们在<<正态分布与方差齐性的检验方法与SPSS操作>>一文中的介绍，方差齐性检验有F检验、Bartlett χ2检验、Levene检验、残差图。F检验和Bartlettχ2检验要求数据资料具有正态性① 莱文方差等同性检验：levene方差齐性检验，上文已经提及t检验要符合方差齐性，那么方差到底是否相似呢？此处便是假设检验的结果，显著性即为P值，若P>0.05,认为方

方差齐性的假设不能成立；如果Levene's检验P＞0.05，则表示方差在组件的差异没有统计学意义，方差齐性的假设可以成立（tenable）。Levene(莱文)检验.莱文统计就是在IBM SPSS Statistics中，方差齐性检验为Levene检验，运行SPSS进行方差齐性检验时，SPSS首先会做出假设，认为两组数据方差相等，然后进行统计学计算，评价显著性水平，如果显著性系数>0.0

方差齐性检验是指对两个或更多组数据进行比较时，检验它们的方差是否相等的过程。这个检验通常用于统计分析和假设检验，以确定是否可以使用方差相等的假设。如果数据集的方差不相等，1 方差分析法方差分析是一种是一种假设检验，它把观测总变异的平方和自由度分解为对应不同变异来源的平方和自由度，将某种控制性因素所导致的系统性误差和其他随机性误差进

当然，方差齐性并不要求方差严格相等，而是要求近似相等，也就是说差异只要没有达到显著水平就认为方差齐。方差齐性是经常用到的数据检验方法，因为很多统计方差齐性检验莱文统计是看统计第一行。根据查询相关资料信息显示：莱文方差等同性检验：如果此处的显著性Sig值>0.05(显著水平)，代表方差是齐性的，看统计的第一行。

上图为Levene方差齐性检验的结果，本例莱文统计量为0.039,显著性P值=0.680>0.05,故三组数据方差齐性。上图为单因素方差分析的结果，并进行了趋势检验，结果显示不同企业间方差分析统方差齐性检验是对两组样本的方差是否相同进行检验。检验思想与均值之间差异性检验是一样的。常用的方法有：方差比、Hartley检验、Levene检验、BF法、Bartlett