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  • 已知F和sig值_方差齐性 sig_如何判断方差齐性_怎么判断方差齐不齐
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    2021-01-12 08:58:55

    已知F和sig值,怎么判断方差齐性

    用spss做两个独立样本的t检验,首先得到Levene的结果是

    F=0.063,Sig=0.806

    Q1:据说只用Sig(p)值判断,如果大于0.05,就是方差齐,适合比较,接着看第一行,如果小于0.05,就看第二行校正t检验的值。但是网上看到有个例子,F=0.918,Sig(p)=0.346 也判断是齐。是不是不光看p,还要看F?怎么看呢?

    Q2:如果不齐,则看表中第二行校正t检验的值,也是以Sig 小于0.05,则两样本均值相等吗?

    软件是根据F值的大小来判断其是否显著的,只要sig>0.5就可以认为齐方差的。

    如果Sig>0.5,方差是齐的,就可以看第一排t test t=-0.03 自由度=14 Sig(双侧)=0.977 这个又怎么看呢?

    即是t检验统计量等于-0.03;检验中的自由度是14,显著水平概率为0.977.说明小概率时间没有发生,因此要保留H0,其结论是认为从总体上说两总体平均数无显著差异。

    先看方差齐性结果,sig就可以了,你的是大于0.05,齐性

    t检验那里看第一行,t检验这里的sig小于0.05就是有统计学意义。

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  • 如何检验方差齐性

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    张俊红 | 作者俊红的数据分析之路 |来源方差分析有一个很重要的前提就是叫方差齐性。这一篇来讲讲如何来检验方差齐性。先讲讲什么是方差齐性方差齐性是指不同组间的总体方差是一样的。那为什...

    张俊红 | 作者

    俊红的数据分析之路 | 来源


    方差分析有一个很重要的前提就是叫方差齐性。这一篇来讲讲如何来检验方差齐性。

    先讲讲什么是方差齐性,方差齐性是指不同组间的总体方差是一样的。那为什么方差分析的前提是要组间的总体方差保持一致呢?先想想方差分析是做什么呢?方差分析是用来比较多组之间均值是否存在显著差异。那如果方差不一致,也就意味着值的波动程度是不一样的,如果此时均值之间存在显著差异,不能够说明一定是不同组间处理带来的,有可能是大方差带来大的波动;如果方差一样,也就意味着值的波动程度是一样的,在相同波动程度下,直接去比较均值,如果均值之间存在显著差异,那么可以认为是不同组间处理带来的。

    方差齐性检验是对两组样本的方差是否相同进行检验。检验思想与均值之间差异性检验是一样的。常用的方法有:方差比、Hartley检验、Levene检验、BF法、Bartlett检验。

    1

    方差比

    方差比顾名思义就是两组方差的比,用较大一组的方差除较小一组的方差,最后得到一个F值,然后根据F值的大小来判断两组之间的方差是否相等。F值越大,则认为两组方差越不相等。

    2

    Hartley检验

    Hartley检验与方差比的思想比较类似,差别在于Hartley检验用于多组方差的检验,用多组中最大的方差除最小的方差,得到一个F值,然后通过F值的判断来对方差齐性进行判断。

    3

    Levene检验

    Levene检验是将每个值先转换为为该值与其组内均值的偏离程度,然后再用转换后的偏离程度去做方差分析,即组间方差/组内方差。

    在这里关于组内均值有多种计算方式:平均数、中位数、截取平均数(去掉最大和最小值后求平均)。

    在Python中有现成的函数可以使用:

    from scipy.stats import levene
    stat, p = levene(x, y, z)
    print(stat, p)
    

    上面公式中x、y、z代表不同组的样本。

    4

    BF法

    Levene检验最开始计算组内均值的时候只是用了组内平均数,后来又有名叫Brown和Forsythe的两位前辈对齐进行了改造,添加了中位数和截取均值的方法,简称BF法。

    这个在Python里面用的也是levene函数,通过调整参数的取值即可。

    5

    Bartlett检验

    Bartlett检验的核心思想是通过求取不同组之间的卡方统计量,然后根据卡方统计量的值来判断组间方差是否相等该方法极度依赖于数据是正态分布,如果数据非正态分布,则的出来的结果偏差很大。

    在Python中有现成的函数可以使用:

    from scipy.stats import bartlett
    stat, p = bartlett(x, y, z)
    print(stat, p)
    

    上面公式中x、y、z代表不同组的样本。

    6

    总结

    前面介绍了好几种方法,最后来总结下这几种方法的利弊及适用条件:方差比、Hartley检验、Bartlett检验都需要原始数据是正态分布,Levene检验和BF法对正态分布不是很依赖。比较常用的是Levene检验,适用于多组方差的比较,且对正态性没要求。

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  • Levene's F 检验用于检验多个样本对应的多个总体方差相等的原假设。 在分析之前,数据正在转换为平均值的绝对偏差。 然后执行单向方差分析。
  • Bartlett 检验用于估计是否有两个以上的组是同方差的。 Bartlett的统计量通过卡方分布来近似。 该文件需要数据矩阵和显着水平。
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    方差分析中的方差齐性检验_方差齐性检验结果分析_方差分析 齐性检验

    方差分析时的方差齐性检验是方差分析的前提条件,还是只是后面进行均值的多重比较时选择分析方法的依据?看过几本书,这两种观点都有。我看方差分析的假设中就有一条是要求方差齐性的,所以比较倾向第一种观点。讨论下观点》》

    方差分析时的方差齐性检验观点1

    方差分析的条件之一为各总体方差相等。因此在方差分析之前,应首先检验各样本的方差是否具有齐性。常用方差齐性检验(test for homogeneity of variance)推断各总体方差是否相等。

    方差分析时的方差齐性检验观点2

    方差分析可以对若干平均值是否相等同时进行检验,看它们之间是否存在显著的区别。

    如果检验结果拒绝原假设,仅仅表明接受检验的这几个均值不全相等。至于是哪个或哪几个与其他不等,就需要采用多重比较方法了。

    方差分析时的方差齐性检验是方差分析的前提条件,若非齐性,可用异方差,否则,用等方差假设。

    方差分析时的方差齐性检验观点3

    我觉得应该是说我们希望达到的目的是各个小总体是来自同一个总体的,那么自然考虑的是这些总体是同一个分布,我们遇到最多的是正态分布,那么正态分布的特征值期望和方差就很关键,我们希望检验期望是否相等,那么就要假设方差是相等的,这就是方差齐性检验。

    方差分析时的方差齐性检验观点4

    方差分析的前提条件是正态分布和方差齐性,其中对正态性要求不高,但对方差齐性要求较高。若方差不齐,不能用方差分析,可用非常数方法检验均值或中位数是否相等。

    方差分析时的方差齐性检验观点5

    实际上,方差奇性检验并非进行方差分析的前提条件,只是选择目前所用的一般的方差分析方法(也就是进行均值比较方法)的前提条件。

    方差分析时的方差齐性检验观点6

    方差分析的目的是要比较组间误差是否具有统计意义,具体是比较各单元格的均值是否存在差异,因此方差齐性检验就是针对各单元格的方差进行检验,如果单元格的方差不齐,则单元格的均值比较就不能用简单的加减法运算得出,而应该用其他方差不齐情况的算法。所以方差分析就分为两类算法,一类是方差齐性的算法,一类是方差不齐的算法,所以方差不齐不一定不能进行方差分析,只是方差齐性是比较理想的条件而已。

    在t检验之前,需要坐方差齐性检验,因为同方差和异方差计算的t统计量是不一样的.

    那是不是,不需要进行多重比较分析时,方差齐性检验不显著时是照样可以进行方差分析的呢?

    方差齐性检验显著,说明要进行比较的各组之间的方差是不等的,这样进行下一步的均值比较的时候,就得选择方差不等情形下的检验方法。

    方差齐性检验不显著,检验各组均值是否有显著性差异所要选择的检验方法就不一样了(常用的方法如,Tukey, R-E-G-WQ, Gabriel),比如如果用SPSS,里面会给出两套检验方法,方差相等和不等两种情形下的检验。

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  • 方差齐性检验的原理

    2020-12-07 11:42:08
    统计学搜索整理汇总——方差齐性检验的原理LXK的结论:齐性检验时F越小(p越大),就证明没有差异,就说明齐,比如F=1.27,p>0.05则齐,这与方差分析均数时F越大约好相反。[www.NiUBB.nET]LXK注:方差(MS或s2)=...

    统计学搜索整理汇总——方差齐性检验的原理

    LXK的结论:齐性检验时F越小(p越大),就证明没有差异,就说明齐,比如F=1.27,p>0.05则齐,这与方差分析均数时F越大约好相反。[www.NiUBB.nET]

    LXK注:方差(MS或s2)=离均差平方和/自由度(即离均差平方和的均数)

    标准差=方差的平方根(s)

    F=MS组间/MS误差=(处理因素的影响

    个体差异带来的误差)/个体差异带来的误差

    =================

    F检验为什么要求各比较组的方差齐性?

    ——之所以需要这些前提条件,是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布,而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。

    在方差分析的F检验中,是以各个实验组内总体方差齐性为前提的,因此,按理应该在方差分析之前,要对各个实验组内的总体方差先进行齐性检验。如果各个实验组内总体方差为齐性,而且经过F检验所得多个样本所属总体平均数差异显著,这时才可以将多个样本所属总体平均数的差异归因于各种实验处理的不同所致;如果各个总体方差不齐,那么经过F检验所得多个样本所属总体平均数差异显著的结果,可能有一部分归因于各个实验组内总体方差不同所致。

    简单地说就是在进行两组或多组数据进行比较时,先要使各组数据符合正态分布,另外就是要使各组数据的方差相等(齐性)。

    -----------------

    在SPSS中,如果进行方差齐性检验呢?命令是什么?

    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

    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。

    ---------------

    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? 答案

    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

    1

    方差齐性检验 方差齐性检验的原理

    虚无假设null

    hypothesis,Ho)。[wwW.Niubb.nEt]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。

    举一个例子,

    比如,你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体,而行的t检验。

    两样本(如某班男生和女生)某变量(如身高)的均数并不相同,

    但这差别是否能推论至总体,代表总体的情况也是存在著差异呢?

    会不会总体中男女生根本没有差别,只不过是你那麼巧抽到这2样本的数值不同?

    为此,我们进行t检定,算出一个t检定值,

    与统计学家建立的以「总体中没差别」作基础的随机变量t分布进行比较,

    看看在多少%的机会(亦即显著性sig值)下会得到目前的结果。

    若显著性sig值很少,比如<0.05(少於5%机率),

    亦即是说,「如果」总体「真的」没有差别,那麼就

    只有在机会很少(5%)、很罕有的情况下,才会出现目前这样本的情况。

    虽然还是有5%机会出错,但我们还是可以「比较有信心」的说:

    目前样本中这情况(男女生出现差异的情况)不是巧合,是具统计学意义的,

    「总体中男女生不存差异」的虚无假设应予拒绝,简言之,总体应该存在著差异。

    每一种统计方法的检定的内容都不相同,

    同样是t-检定,可能是上述的检定总体中是否存在差异,

    也同能是检定总体中的单一值是否等於0或者等於某一个数值。

    至於F-检定,方差分析(或译变异数分析,Analysis of

    Variance),

    它的原理大致也是上面说的,但它是透过检视变量的方差而进行的。

    它主要用于:均数差别的显著性检验、分离各有关因素并估计其对总变异的作用、分析因素间的交互作用、方差齐性(Equality of

    Variances)检验等情况。

    ----------

    方差齐性检验在什么情况下进行?为什么要进行方差齐性检验?

    如果需要进行方差分析,就要进行方差齐性检验,即若组间方差不齐则不适用方差分析。但可通过对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正弦变换等方法变换后再进行方差齐性检验,若还不行只能进行非参数检验.

    除了对两个研究总体的总体平均数的差异进行显著性检验以外,我们还需要对两个独立样本所属总体的总体方差的差异进行显著性检验,统计学上称为方差齐性(相等)检验。

    方差齐性实际上是指要比较的两组数据的分布是否一致,通俗的来说就是两者是否适合比较

    为什么要做方差齐性和正态检验?

    2 方差齐性检验 方差齐性检验的原理

    在做方差分析时,为什么要做方差齐性和正态检验?目的是什么?

    主要是确认数据的合理性(不具备相关性)而已。

    正态分布以及近似正态分布是应用该分析的基本条件??

    构造的统计量需要样本有正态等方差的条件,

    或者说是这样的条件情况下的一种判断,

    失去了这个前提,后期的判断分析都是空中楼阁。

    就像讨论如何成为一个好男人,那么前提他必须是一个男人

    而且方差齐性检验的Bartlett方法也是以正太分布为前提的,

    其所构造的卡方统计量必须满足样本为正态分布。

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