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单独一组数据怎样用SPSS检查方差齐性

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发表于 2012-1-29 22:18:46 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
本帖最后由 summer027 于 2012-1-29 22:19 编辑

要检查因变量A的一组数据是方差是否齐性,采用SPSS-ANALYZE-COMPARE MEAN-ONE WAY ANOVA-将该变量纳入Dependent list,然后选择option并勾选homogeneity of variance test通过表中sig值判断方差齐性,得出结果如下:
Test of Homogeneity of Variances(a)
A
Levene Statistic        df1        df2        Sig.
.                         .              .                 .
a Test of homogeneity of variances cannot be performed for A because the sum of caseweights is less than the number of groups.
不知道本检验是否成功,我的疑惑是:我在操作时将因变量A纳入了Dependent list,但factor这个选框里我不知道该纳入什么数据,上述结论是我纳入自变量B得出的结果。如果factor中是要纳入一个分组变量的话,我这A变量的数据本来就是一个组的,我实在是很迷惑,不知道该怎么处理。
烦请高手支招,谢谢!
附图为散点图做出的齐性检验,我不会看这个图,不知道反映了齐还是不齐。

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发表于 2012-1-30 02:23:26 | 只看该作者
方差齐性检验适用于2组以上的数据,包括2组。
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 楼主| 发表于 2012-1-30 02:56:49 | 只看该作者
tjstar 发表于 2012-1-30 02:23
方差齐性检验适用于2组以上的数据,包括2组。

我有A、B两组数据,我本意是想通过回归观察B对A的影响,那就是A为因变量,B为自变量。回归是要求因变量必需正态且方差齐性的,所以我要检验A的方差是否齐性,如果按照您的意思的话,我这种情况还能做方差齐性检验么?
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发表于 2012-1-30 09:04:58 | 只看该作者
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 楼主| 发表于 2012-1-30 09:21:21 | 只看该作者
veil 发表于 2012-1-30 09:04
回归没有要求因变量必需正态且方差齐性,线性回归中有四个条件,一个是线性关系,一个是独立性,一个是在 ...

啊?斑竹!我看的是张文彤的高级教程,上面是这样写的,还有个SPSS统计实例精选,如此链接http://books.google.com.hk/books ... 5%9B%BE&f=false
难道是我看的东西不太好?请斑竹指点一下,谢谢~

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 楼主| 发表于 2012-1-30 09:45:08 | 只看该作者
veil 发表于 2012-1-30 09:04
回归没有要求因变量必需正态且方差齐性,线性回归中有四个条件,一个是线性关系,一个是独立性,一个是在 ...

我现在做的是:检验了因变量和自变量的正态性(在之前做相关性分析时这样做的,但不知道是不是要单独做残差正态);用Durbin-Watson检测了因变量各观测值的独立性。
现在是想检验回归残差的方差齐性;因变量和自变量是否线性相关(我之前做了相关分析,也做了散点图表示呈线性就够了吧?)。也不知道我这样做对不对。
按照您所说的,我是应该做哪些东西呢?
我统计完全是个菜鸟,请斑竹拨冗指点一下,谢谢了!

点评

不敢当,呵呵,大家继续交流,我早上出来活跃下气氛  发表于 2012-1-30 09:53
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发表于 2012-1-30 09:48:08 | 只看该作者
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 楼主| 发表于 2012-1-30 10:00:54 | 只看该作者
veil 发表于 2012-1-30 09:48
http://www.tj211.com/thread-2774-1-1.html 我说的是这个链接的,你看的教程我没有看过,也不知道怎么写 ...

唉,我刚又看了我们专业的一本统计书,写的更是笼统,都没说这清楚几个前提条件...这让我们这些菜鸟情何以堪啊....
斑竹,请问下我要做回归的话,是按照先逐个检验这四个前提条件,然后做回归这个思路来吗?还是有其他的思路啊!?
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发表于 2012-1-30 10:18:04 | 只看该作者
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 楼主| 发表于 2012-1-30 10:20:45 | 只看该作者
veil 发表于 2012-1-30 10:18
不必一个一个验证,一般前三个条件满足就可以了,最有有P值和R值来判定!其实你什么都不看直接做回归也一 ...

好嘞!谢谢斑竹!!{:1_176:}

点评

不谢,欢迎常来!  发表于 2012-1-30 10:23
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