量表类问卷怎么做方差齐性检验
在SPSS中进行方差分析，结果显示方差不齐性，那是不是要进行非参数检验了呢?可以用卡方检验吗？
在SPSS中进行方差分析，结果显示方差不齐性，那是不是要进行非参数检验了呢?可以用卡方检验吗？
你说的是levene检验吧，这是方差齐性检验的一种方法。方差分析的前提条件是独立性、正态性、方差齐性。在spss中进行方差分析时会对方差齐性进行检验，其默认方法就是levene检验。形式一般如下：显著性即是P值，如果显著性小于0.05，说明方差不具有齐性，通常要考虑其他方法进行检验。
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。
多组方差齐性的原假设为？
方差分析的假定条件为：
（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。
（4）各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性。
其基本假定即为：差异的可加性，差异的正态分布性，差异的同质性
方差齐性检验计算公式？
P值的计算公式：
2[1-Φ(z0)] 当被测假设H1为 p不等于p0时；
1-Φ(z0) 当被测假设H1为 p大于p0时；
Φ(z0) 当被测假设H1为 p小于p0时；
其中，Φ(z0)要查表得到。
z0（x-n*p0）/(根号下（np0(1-p0)）)
最后，当P值小于某个显著参数的时候我们就可以否定假设。反之，则不能否定假设。
实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。
方差不齐怎么处理？
问：方差不齐怎么处理？
答：方差齐性检验一般是用方差最大组的方差比最小组的方差，如果比值显著不等于1，那就是方差不齐性。
按说不齐性是不可以进行后续的方差分析的，因为在均值检验中（包括方差分析，T检验等）各个实验处理的效应被认为是一种固定效应，对所有人的作用一样，也就是说，处理的作用就是给每个人原来的的水平加上一个相同的常数，这样的话，每个被试组原来什么方差，实验处理后还是什么方差，那么，如果不同被试组的方差不齐性，也就是方差之比显著不等于1
就说明被试之间原本就差异很大，那我们的方差分析就得不到准确的结论，不知道究竟是实验处理造成了不同被试组间的差异，还是说这里面也混淆了个体差异。
就算只有两个组之间方差不齐，其他都齐，但这也会对不同部分均方的计算造成影响，哪怕只有两个组不齐，那也是不齐。
扩展资料
方差分析要求数据为正态分布，且方差相等。
标准的方差分析中，模型假定不同因素（行，列或者处理）的效应是可加的，并且残余误差按同一方差而且正态、独立分布。
如行列效应有不可加性，可选定变换标度呈近似地可加。方差不齐性也应稳定性变换。