多组数据方差齐性检验-三个样本方差齐性检验

今天来给大家分享一下关于多组数据方差齐性检验-三个样本方差齐性检验的问题，以下是对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

三组数据方差齐性检验

方差分析由于涉及三组以上,因此比t检验需要有更多的注意问题.目前临床最常见的错误就是关于两两比较方面的.

对于三组及以上资料,一般来讲,采用方差分析得到的F值是一个组间的总体比较.例如三组间比较如果有差异,只能说三组之间总的来讲有差异,但具体哪两组有差异,则需要进一步做两两比较.

从逻辑上讲,只有多组间比较结果显示有差异,才有必要做两两比较.或者说,必须先做多组间比较,而且多组比较的P值小于0.05,这种情况下,才有必要做两两比较.

对于三组资料,不能对其中的任意两组直接做t检验,否则容易增大假阳性错误.组别越多,假阳性错误的可能性越大.

因此,对于多组的设计,一定要在设计时仔细考虑,是多少组就设定多少组,不能一开始设计三组,分析时只想分析两组.统计分析不是数字 ,所有的研究都必须在设计时就考虑到最终的结果分析问题.

方差齐性检验的意义

方差齐性检验的意义在于反映一组数据对其平均值的偏离程度。方差齐性检验是方差分析的重要前提，也是方差可加性原理应用的条件。方差齐性检验是检验两个样本的方差是否相同。

方差齐性检验和两个样本均值的差异检验在假设检验的基本思想上没有区别。只是选择的采样分布不同。方差齐性检验选取的抽样分布为f分布。

T检验和方差分析都需要满足这个前提条件。在两组和多组的比较中，方差齐性的含义很好理解，无非是比较各组的方差，看各组的方差是否相似。如果差异过大，则认为方差不均匀或不相等。

如果差异很小，则认为方差齐次或相等。当然这个所谓的差异是大是小，需要统计检验，所以就有了方差的齐性检验。

齐性检验:首先要知道方差齐性检验的本质:样本和总体的方差分布是常数，与自变量或因变量无关。

方法:绘制散点图:一般因变量为纵轴，但在方差齐性检验中，因变量设为横轴，纵轴为学生残差。原因是为了找出因变量和残差之间是否存在关系。

结果:如果残差随机分布在通过零点的一条水平直线的两侧，说明残差是独立的，也就是说因变量的方差是齐次的。

在进行方差分析之前，首先要检验方差的齐性，这是进行方差分析的前提。方差的齐性应该用bartlett.test函数分两行进行检验。第一个参数是表达式，后面是目标变量，目标变量是影响因素。

如果要进行多因子，可以在后面加“+”的因子，p值远小于0.01。所以我们拒绝原假设，认为方差不均匀，说明不可比或者有差异，就不需要进行下一步的方差分析了。这里我们暂时假设方差p值大于0.05，认为方差是齐次的，那么就可以进行下一步的方差分析，进而解释方差不均匀的情况。

以上就是由优质生活领域创作者 嘉文社百科网小编 整理编辑的，如果觉得有帮助欢迎收藏转发~