多因素方差分析，方差不齐性对后续分析有影响吗？ 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。方差不齐性，原则上不能进行方差分析，但spss里的方差分析是在最小二乘法的框架下做的，和教育及心理统计教材中介绍的方差分析的分析方式不太一样，好处是这e799bee5baa6e997aee7ad94e58685e5aeb931333335316465样的方差分析比较稳健，对于方差齐性的问题不敏感，即使违反了，也还是能用，结果也还是比较可信的。在spss里面齐性并不是方差分析的必要条件。只不过教材是为了给你介绍大概原理，而且对最新的软件的性能也不是非常了解，所以非要齐性。况且做方差分析的论文里面一般也不会报告齐性检验。所以你就直接用方差分析就行了。如果还是不放心，可以做一些数据。
SPSS方差分析时方差不齐怎么处理 方差分析的前提之一就是方差齐性SPSS的ANOVA提供了方差不齐的多重比较方式，但是还是要用统计的规则吧。应该什么条件用方差分析，就应该服从这样的条件。
如果方差不齐，能否用SPSS做单因素方差分析？ 2.假设方差不齐时又有一系2113列的分析方5261法可选。再者，4102为保证统计准确，如果方差不齐，可1653以进行对数，倒数或函数的转换，选择适当的转换形式，直到齐性检验变为不显著。如果还不行就只能用非参数的单因素分析。如果非要进行方差分析则需要把means±SD范围外的数据剔除。实际操作中对方差齐性等适用条件的把握：1.单因素方差分析：根据BOX的研究结果，在单因素方差分析中，如果各组的例数相同(即均衡)，或总体呈正态分布，则方差分析模型对方差略微不齐有一定的耐受力，只要最大与最小方差之比小于3，分析结果都是稳定的 2.单元格内无重复数据的方差分析分析：以配伍设计的方差分析最为典型，此时不需要考虑正态性和方差齐性问题，原因在于正态性和方差齐性的考察是以单元格为基本单位的，此时每个格子中只有一个元素，当然没法分析了.除配伍设计的方差分析外，交叉设计，正交设计等也可以出现无重复数据的情况.但必须指出，这里只是因条件不足，无法考察适用条件，而不是说可以完全忽视这两个问题.如果根据专业知识认为可能在不同单元格内正态性，方差齐性有问题，则应当避免使用这种无重复数据的设计方案.3.有重复数据的多因素方差分析：由于正态性，方差齐性的考察以单元格。
