方差齐性检验p值大于0.05（方差齐性检验p值小于0.05）

t检验的值可以说明什么？

T检验，亦称 t检验（#39;），主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。

显著性水平为1-0.95 = 0.05 <概率0.073，是不能拒绝原假设的，也就是接受原假设。t值的用处在于你知道 也就是临界值的条件下才行。

如果你没法知道临界值，那么t值是没用的。t值大于 ，则拒绝原假设，反之接受。用t值判断和p值（相伴概率）判断是等价的。

注意事项

1、选用的检验方法必须符合其适用条件（注意：t检验的前提：1.来自正态分布总体；2.随机样本；3.均数比较时，要求两样本总体方差相等，即具有方差齐性）。理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。

如上所述，可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的#39;s检验。如果不满足这些条件，可以采用校正的t检验，或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。

2、区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。

在统计学上，当两组观察对象总体中的确不存在差别时，这个概率与我们拒绝了该假设有关。一些学者认为如果差异具有特定的方向性，我们只要考虑单侧概率分布，将所得到t-检验的P值分为两半。另一些学者则认为无论何种情况下都要报告标准的双侧t检验概率。

t的值 是表示一个参数值，t的大小是否有意义，主要要根据sig的大小来判断。df是自由度，在数据分析中没有实际意义，可以不去考虑。

假设检验的结论不能绝对化。当一个统计量的值落在临界域内，这个统计量是统计上显著的，这时拒绝虚拟假设。当一个统计量的值落在接受域中，这个检验是统计上不显著的，这是不拒绝虚拟假设H0。因为，其不显著结果的原因有可能是样本数量不够拒绝H0 ，有可能犯第Ⅰ类错误。

正确理解P值与差别有无统计学意义。P越小，不是说明实际差别越大，而是说越有理由拒绝H0 ，越有理由说明两者有差异，差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同。

共性方差怎么求？

我们经常遇到这样的一些问题：要判断不同的厂家生产的同一类产品的质量性能是否有本质的差异、来自不同地区的学员的某些素质是否存在显著的差异、不同方法培育的动植物间是否有明显的区别。这些不同的问题，当测定的指标值都来自正态总体时，可以用方差齐性检验和均值相等检验，但是对总体分布族信息掌握很少、分布不明确或数据是分组数据形式时(例如寿命试验中定周期测试数据、截尾寿命试验数据等)，只能用非参数方法，即都可以归结成方差同质性检验。

设有m个总体，分别从中各取一个样本，第i个样本是

<、Xi2…、X，2，…，m

其中ni是第i个样本量，n1+n2+…+n如何检验这些样本之间的差异是由随机因素引起的，还是样本间有本质的差异?如果我们能检验这m个样本来自同一总体，那么它们之间的差异是由随机因素引起的；反之，则其间存在着本质的差异。

对要处理的数据是服从正态分布的情况下，我们可以充分利用正态性，简化检验的方法。设m个样本都来自正态总体，要检验这m个样本是否来自同一总体，或这m个样本间是否存在着本质的差异，那么我们既要检验这m个样本的方差是否存在着显著差异，又要检验其均值间是否存在着显著的差异。

先进行方差齐性检验。建立假设，当m个样本容量不全相等时，即n1、n2、…、nm不全相等，用检验法；

若n1=n2=…=nm=n0时，上述检验法仍然适用，但利用检验计算更简单

方差分析和方差齐性检验区别？

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。

方差齐性检验p值大于0.05（方差齐性检验p值小于0.05）

方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。

两个班怎么比较方差是否齐性？

就是判断两个班(组)的方差是否相等。

（1）既然是判断各组的方差是否相等，那一个很自然的想法就是计算出各组的方差，比较其大小就可以了。方差比（F ratio)和Hartley检验就是基于这种思想的。

（2）方差比主要用千两组方差齐性的检验，求出两组方差，用较大的方差除以较小的方差，得到F值。如果F值很大，则说明两组方差差别较大，可以认为方差不等。

（3）Hartley检验主要用于多组方差齐性的检验，求出各组的方差，用最大的方差除以最小的方差，得到F值。如果F值很大，则说明多组方差差别较大，可以认为方差不等。

但是，上述方法有一个局限性，即对正态性很敏感，如果数据偏离正态，则结果可能偏差较大。此时可以考虑使用Levene检验。

怎样用SPSS做各个处理下的正态性检验和方差齐性检验？

1、打开SPSS的对应页面，在分析那里点击比较均值中的单因素。

2、这个时候会弹出新的界面，直接设置因变量列表和因子。3、下一步打开选项窗口，如果没问题就需要勾选方差质性检验进行确定。4、这样一来等生成相关的结果以后，即可做各个处理下的正态性检验和方差齐性检验了。

非正态方差齐可以用t检验吗？

t检验只是大致要求样本服从正态分布，只要你的样本不是严重背离正态分布，那么t检验的结果都是可靠的。

你仅需要使用条形图看看你的样本有没有严重背离正态分布就可以了。其理由是，根据中心极限定理，无论样本来自何种分布，只要样本量足够大（一般认为样本量大于50即为足够大），其样本均值均近似服从正态分布。

如果两组的样本量近似相等，那么t检验的结果对样本背离正态分布和方差齐性假设更为稳健。

方差分析的三个条件？

方差分析的假定条件为：

方差齐性检验p值大于0.05（方差齐性检验p值小于0.05）

（1）各处理条件下的样本是随机的。

（2）各处理条件下的样本是相互独立的，否则可能出现无法解析的输出结果。

（3）各处理条件下的样本分别来自正态分布总体，否则使用非参数分析。

方差齐性检验p值大于0.05（方差齐性检验p值小于0.05）

（4）各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性。

方差分析的基本思想是：通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。

分析方法

根据资料设计类型的不同，有以下两种方差分析的方法：

1、对成组设计的多个样本均值比较，应采用完全随机设计的方差分析，即单因素方差分析。

2、对随机区组设计的多个样本均值比较，应采用配伍组设计的方差分析，即两因素方差分析。

扩展资料

方差分析主要用途：

①均数差别的显著性检验，

②分离各有关因素并估计其对总变异的作用，

③分析因素间的交互作用，

④方差齐性检验。