當SPSS中沒有均勻性時，使用什麼方法進行測試？

1.非引數檢驗。

2.在方差分析對話方塊中，底部列中有幾個選項，專門用於在方差不均勻時進行檢驗。

您可以使用方差分析中的不均勻方差或非引數秩和檢驗。

在SPSS進行方差均勻性檢驗的方法：

開啟要對其執行方差同質性檢驗的資料的副本，然後單擊“分析 - 描述性統計量 - 瀏覽”<>

1.開啟 探索 對話方塊，然後在因變數列表中選擇要檢驗方差同質性的變數，然後在因子列表中選擇要分為兩組的變數。

2.然後開啟[統計]子對話方塊，然後選中[描述性]<>

3. 然後開啟 [Drawing] 子對話方塊，然後勾選 [Normal Diagram with Inspection]，然後在拉伸和水平 Levene 測試中選擇 [Unconverted]

4.然後開啟[選項]子對話方塊，然後選中<>[按列表排除案例]。

5.點選確定，檢視方差均勻性檢驗，然後可以根據不同的資料和不同的情況，檢查兩個獨立樣本的方差是否均勻。

總結。 從理論上講，單因素方差分析首先應滿足方差的均勻性，但在實際研究過程中，更多的資料存在方差不規則性，可以通過在SPSSAU的“資料處理”選項中選擇“資料編碼”來重新組合分類資料X。

如果 SPSS 方差分析的方差不均勻怎麼辦。

從理論上講，單因素方差分析首先應滿足方差的均勻性，但在實際研究過程中，更多的資料存在方差不規則性，可以通過在SPSSAU的“資料處理”選項中選擇“資料編碼”來重新組合分類資料X。

或者取對數或開啟因變數 y 的根數。 具體方法如下：選擇“資料編碼”-“生成變數”，將變數（問題項）拖拽到右側，點選生成新變數。

此外，如果研究的分類資料分為兩類，則可以考慮使用獨立樣本t檢驗來表示方差分析，以避免方差不均勻而無法分析的尷尬。

無論是單因素方差分析還是多因素方差分析，都可以先開啟方差分析對話方塊，然後點選“選項”按鈕，彈出的對話方塊中有乙個方差均勻性檢驗選項，勾選即可。 方差的同質性可以通過方差F檢驗的同質性結果看出，如果sig值大於該值，則為同質性，適用於方差分析。 據說異質性不能用方差分析來遵循，因為在均值檢驗（包括方差分析、t檢驗等）中，每個實驗處理的效果都被認為是乙個固定的效應，並且效果對每個人都是一樣的，也就是說，治療的效果是在每個人的原始水平上加上相同的常數， 這樣每個受試者組的原始方差是多少，實驗處理後的方差是多少，那麼，如果不同受試者組的方差不均勻，即方差比明顯不等於1，如果這意味著受試者之間存在較大的差異，那麼我們的方差分析將無法得出準確的結論， 我們不知道實驗治療是否導致了不同受試者群體之間的差異，或者它是否也混淆了個體差異。

原則上，由於方差不均勻，方差分析無法進行，但SPSS中的方差分析是在最小二乘法的框架下進行的，這與教育和心理統計學教科書中引入的方差分析方法不同。 在SPSS中，均勻性不是方差分析的必要條件。 只是教科書是給大家介紹一般原理的，對最新軟體的效能了解不多，只好同質化。

此外，方差分析中通常不報告均勻性檢驗。 所以你直接去方差分析。 如果還不確定，可以做一些資料轉換，使其接近齊次性，比如box-cox轉換、對數轉換等。

方差的同質性檢驗**的結果基於均值和中位數。 以此類推，得到相應的顯著性水平，即SIG值。 t 通常規定 SIG <拒絕方差同質性假設並支援它。

這是做方差的同一性檢驗的直接目的，所以是最有用的。

前乙個是df，也就是自由度，可以簡單理解為乙個範疇或乙個統計量。

自由度當總體的引數由樣本的統計量估計時，樣本中自變數或自由變數的個數稱為統計量的自由度。

這主要取決於 p 是否大於此。