方差齐性检验的spss操作和结果解读!

方差齐性英文叫做”Homogeneity”, 这个词可以拆分为:homo+geneity, 意思是:相同的特性, 而方差是数据分布的一种特性, 表示分布的集中-离散趋势,均值固定的情况下方差越大, 分布越离散。当然, 方差齐性并不要求方差严格相等, 而是要求近似相等, 也就是说差异只要没有达到显著水平就认为方差齐。

方差齐性是经常用到的数据检验方法, 因为很多统计方法都要求数据满足方差齐性假设, 比如方差分析。

比较两组或两组以上数据的方差是否相等。结果显著, 就认为方差不齐。

我们的想要查看不同性别的人的情感品牌是否满足方差齐性假设, 也就是比较男生与女生的品牌情感的方差是否相等。

根据Brown的观点, 采纳基于中位数的结果比较稳健, 但是通常这几种结果差异不大。

如果显著性这一栏低于0.05, 就认为达到显著性水平, 也就是说方差不齐, 根据下标结果, 方差是齐的。

基于中位数的方差齐性检验显示L(1, 103)=0.250, p>0.05, 因此数据满足方差齐性假设。

Brown, M. B. and Forsythe, Robust Tests for the Equality of Variances. A. B. (1974), Journal of the American Statistical Association, 69, pp. 364-367.

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