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SPSS数据分析常见问题汇总-方差齐性检验_spss方差分析

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使用SPSS数据分析常见问题汇集-方差齐性检验

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问:在SPSS中,如果进行方差齐性检验呢?命令是什么?

答:方差分析(Anaylsis of Variance, ANOVA)要求各组方差整齐,不过一般认为,如果各组人数相若,就算未能通过方差整齐检验,问题也不大。

One-Way ANOVA对话方块中,点击Options…(选项…)按扭, 勾Homogeneity-of-variance即可。它会产生 Levene、Cochran C、Bartlett-Box F等检验值及其显著性水平P值, 若P值<于0.05,便拒绝方差整齐的假设。

顺带一提,Cochran和Bartlett检定对非正态性相当敏感, 
若出现「拒绝方差整齐」的检测结果,或因这原因而做成。 
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问:用spss处理完数据的显示结果中,F值,t值及其显著性(sig)都分别是解释什么的?

答:一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定。

通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很少、很罕有的情况下才出现;那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。相反,若比较后发现,出现的机率很高,并不罕见;那我们便不能很有信心的直指这不是巧合,也许是巧合,也许不是,但我们没能确定。

F值和t值就是这些统计检定值,与它们相对应的概率分布,就是F分布和t分布。统计显著性(sig)就是出现目前样本这结果的机率。

至於具体要检定的内容,须看你是在做哪一个统计程序。

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问:我用spss做出的结果如下: 
1.在Levene’s Test for Equality of Variances一栏中 F值为2.36, Sig.为.128是不是就应该看第一排的数据?是不是说明没有显著差异呢?

2.在t-test for Equality of Means中的Sig. (2-tailed)里,两排都是.000 第一排的其它数据为:t=8.892,df=84,Mean Difference=22.99

3.到底看哪个Levene’s Test for Equality of Variances一栏中sig,还是看t-test for Equality of Means中那个Sig. (2-tailed)啊?我得出的这个结果倒底是显著不显著呢?

4.还有最后一个问题,我做的是T检验为什么会有F值呢? 

最佳答案:
t检验过程,是对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验。惟t检验须知道两个总体的方差(Variances)是否相等;t检验值的计算会因方差是否相等而有所不同。也就是说,t检验须视乎方差齐性(Equality of Variances)结果。所以,SPSS在进行t-test for Equality of Means的同时,也要做Levene’s Test for Equality of Variances 。

1. 在Levene’s Test for Equality of Variances一栏中 F值为2.36, Sig.为.128,表示方差齐性检验「没有显著差异」,即两方差齐(Equal Variances),故下面t检验的结果表中要看第一排的数据,亦即方差齐的情况下的t检验的结果。

2. 在t-test for Equality of Means中,第一排(Variances=Equal)的情况:t=8.892, df=84, 2-Tail Sig=.000, Mean Difference=22.99 
既然Sig=.000,亦即,两样本均数差别有显著性意义!

3. 到底看哪个Levene’s Test for Equality of Variances一栏中sig,还是看t-test for Equality of Means中那个Sig. (2-tailed)啊? 
答案是:两个都要看。 
先看Levene’s Test for Equality of Variances,如果方差齐性检验「没有显著差异」,即两方差齐(Equal Variances),故接著的t检验的结果表中要看第一排的数据,亦即方差齐的情况下的t检验的结果。 
反之,如果方差齐性检验「有显著差异」,即两方差不齐(Unequal Variances),故接著的t检验的结果表中要看第二排的数据,亦即方差不齐的情况下的t检验的结果。

4. 你做的是T检验,为什么会有F值呢? 
就是因为要评估两个总体的方差(Variances)是否相等,要做Levene’s Test for Equality of Variances,要检验方差,故所以就有F值。

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请问老师,我们做作业时可以用计算机做方差齐性的检验,那考试中呢?默认为齐性吗?还需再说明吗?
 
答: 一般根据样本方差来判断,如果样本方差相差不大,一般不用做方差齐性检验。而如果样本方差相差比较大(比如相差3倍以上)时,则要怀疑方差不齐,需要进行总体方差齐性检验。
用SPSS做时,自动给出方差齐性检验;考试的时候,可以根据实际资料判断。

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请问老师(1)假如S1=1  S2=3.5,我是否可以这样说:因为S2〉3S1,所以认为两样本方差不齐,故应用近似t检验。
(2)两方差相差3倍是否就是通常所用的判断标准?谢谢老师:)
 
答:不是这样的。
(1)我们比较的样本方差,而不是标准差。你举的例子,样本方差已经相差12倍以上了。
(2)3倍只是个例子,说明样本方差相差比较大而已(就象我们教材上所说的样本量n>60为大样本一样),只起提示作用。并没有定理说明样本方差相差3倍以上总体方差就不齐。总体方差是否齐性,还需要进行检验。切记切记
比如你举的例子,样本方差相差很大,提示总体方差不齐,要进行检验。
严格来说,方差齐不齐,都需要进行检验。

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请问老师,(1)那假如说考试中两样本方差相差很大,提示总体方差不齐,没有计算机,怎么行检验呢?
(2)假设检验中要求样本服从正态分布的,可为何例题(哪怕是小样本)不作正态分析呢?
(3)在我看的一篇文献中,作者把受试对象分为4组,分别进行配对检验,为何他a取值不一致呢?有的组用0.05,有的用0.01,这样可以吗?
呵呵,问题有点多,谢谢老师!

答: (1)不要总盯着考试,老师们知道那时候没有计算机,也不能查表,不会让你为难。
(2)“假设检验中要求样本服从正态分布”?要严谨,同学!本章只讲t检验,只说t检验的条件。注意,是要求“总体”服从正态分布,这里还要注意是哪种t检验,要求哪个总体是正态的。比如配对t检验要求差值的总体服从正态分布,两样本t检验要求相应的两总体服从正态分布。
至于书上为什么不进行正态性检验,我想应该是为了编教材方便,默认总体是正态的吧,汗一个~~~~~~
(3)没见到文献不便发表意见,呵呵。至于为什么检验水准不一,如果是同一类数据,同一个指标,采用不同的检验水平,估计作者是根据P值然后才确定的alhpa,你别学他就好了。杂志中存在的统计问题太多,注意别被误导。 

在进行One Way ANOVA时若出现方差齐性不满足时,一般来说可以进行数据变换后再进行方差分析。在SPSS中进行方差分析时,Tamhane’s T2 等方法不用假定方差相等(Equal Variances Not Assumed),可以用。其实这种情况下选非参数方法可能更好一些。至于删除一些数据,在统计学中有一些剔除异常值的方法可用,但正如楚鱼所说“那些零值显然不是异常值——明显偏离变量范围的值,是没有理由删除的”。可行的选择也许是仔细分析你的数据,找到引起不齐的原因(这一点你已找到了)及其生态学的意义。分析之后也许会发现,可能有更好的方法可以解决问题。统计分析的目的是为了解决问题或发现问题,而不是一定要用某个方法分析数据

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