如果spss方差分析析组间差距过大会有什么影响？...

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2011-09-26 09:37 标签： spss方差齐性
异方差其实在很多情况下都存在呀，同方差才是一种很少实现的理想的状况。在多元线性回归中，如果样本量足够大，异方差其实不是一个大问题，因为异方差并不会影响回归系数的consistency，只会影响BLUE（BEST LINEAR UNBIASED ESTIMATOR)，也就是会影响回归系数variance是不是最小的，但是假如样本量很大，我们就不会再在意variance了。如果一定想要一个BLUE的回归系数，一般使用WLS，但是WLS有一定的局限性，因为在现实生活中我们很少会知道sigam(x^2)的形式，是需要自己猜想的，如果用了错误的weight，往往效果反而不好
试答一下：&br&&br&方差不齐说明两组来源或者结构不同，因此不可比或有差异，因此不必进行下一步分析，因为已经有结论。
试答一下：方差不齐说明两组来源或者结构不同，因此不可比或有差异，因此不必进行下一步分析，因为已经有结论。
就是异方差的情况下嘛…回去答！&br&————————————————————————&br&我回来了！和大哥聊天聊了聊了5个小时，嗓子都干了。。（回答这个题的时候，我强行想了想和回归的关系）&br&&br&我感觉这个问题去问任课老师就完美解答了啊？不用来知乎问的（嫌弃脸）&br&&br&先说说&b&方差分析&/b&，方差分析是一种统计方法，在试验设计中用到的重要分析方法。在实践中，影响一个事物的因素是很多的，人们要通过试验观察各因素的影响。而如何从多种可控因素中找出主要 因素，通过对主要因素的控制调整，解决问题的有效方法就是方差分析。&br&&br&关于&b&方差分析的基本假定有三个&/b&&br&&b&1 &/b&可加性&br&　　 方差分析的每一次观察值都包含了总体平均数、各因素主效应、各因素间的交互效应、随机误差等许多部分，这些组成部分必须以叠加的方式综合起来，即每一个观察值都可视为这些组成部分的累加和。&br&&b&2 &/b&正态性&br&　　 即随机误差 ε 必须为相互独立的正态随机变量。这也是很重要的条件，如果它不能满足，则均方期望的推导就不能成立，采用 F 统计量进行检验也就失去了理论基础。&br&&b&3 &/b&&b&方差同质性（齐性）&/b&&br&　　 即要求所有处理随机误差的方差都要相等，换句话说不同处理不能影响随机误差的方差。由于随机误差的期望一定为 0 ，这实际是要求随机误差有共同的分布。 &br&&br&&br&而当正态性假定不满足时对均值相等的F检验影响较小，即F检验对正态型的偏离具有一定的稳健性，而F检验对方差分析的偏离性的偏离较为敏感。所以方差的齐性检验就显得十分必要。&br&&br&有几个最常用的检验方法（我假设你知道原假设和备择假设都是什么）&br&
（1）Hartley 检验 仅试用于样本量相等的场合&br&
（2）Bartlett 检验 可用于样本量相等和不相等的场合，但是每个样本量不得低于5&br&
（3）修正的Bartlett 检验,在样本量较大或者较小，相等或者不等场合均可。&br&&br&&b&那，异方差性的时候？&/b&&br&那就又用到回归的知识了。异方差性破坏了对CLRM的假定，简单的说要用到出现异方差性的OLS估计和广义最小二乘法了。
所以请你看看书好么？《计量经济学》古扎拉蒂版的。&br&哼！ 我现在要去洗澡了！！&br&尽管20度的温度，我也是不想洗冷水的 = =
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标题: 比较三组均值如果不符合正太分布可以用方差分析吗(方差分析)
摘要: [比较三组均值如果不符合正太分布可以用方差分析吗(方差分析)] 比较三组均值如果不符合正太分布可以用方差分析吗，如果不能用应该用什么检验？多谢各位大侠 关键词:[方差分析]……
比较三组均值如果不符合正太分布可以用方差分析吗，如果不能用应该用什么检验？多谢各位大侠
回复三组均值看看是不是大样本，如果是大样本的话，可以近似认为正态分布，可以采用方差分析，然后作方差齐性检验再选择方差分析的种类。如果是小样本的话，那么如果非正态分布的话，那么应该采用秩和检验来进行比较。
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电话：021-方差分析为何要进行方差齐次检验？如果方差不同会有什么影响？
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试答一下：方差不齐说明两组来源或者结构不同，因此不可比或有差异，因此不必进行下一步分析，因为已经有结论。
就是异方差的情况下嘛…回去答！————————————————————————我回来了！和大哥聊天聊了聊了5个小时，嗓子都干了。。（回答这个题的时候，我强行想了想和回归的关系）我感觉这个问题去问任课老师就完美解答了啊？不用来知乎问的（嫌弃脸）先说说方差分析，方差分析是一种统计方法，在试验设计中用到的重要分析方法。在实践中，影响一个事物的因素是很多的，人们要通过试验观察各因素的影响。而如何从多种可控因素中找出主要 因素，通过对主要因素的控制调整，解决问题的有效方法就是方差分析。关于方差分析的基本假定有三个1 可加性　　 方差分析的每一次观察值都包含了总体平均数、各因素主效应、各因素间的交互效应、随机误差等许多部分，这些组成部分必须以叠加的方式综合起来，即每一个观察值都可视为这些组成部分的累加和。2 正态性　　 即随机误差 ε 必须为相互独立的正态随机变量。这也是很重要的条件，如果它不能满足，则均方期望的推导就不能成立，采用 F 统计量进行检验也就失去了理论基础。3 方差同质性（齐性）　　 即要求所有处理随机误差的方差都要相等，换句话说不同处理不能影响随机误差的方差。由于随机误差的期望一定为 0 ，这实际是要求随机误差有共同的分布。 而当正态性假定不满足时对均值相等的F检验影响较小，即F检验对正态型的偏离具有一定的稳健性，而F检验对方差分析的偏离性的偏离较为敏感。所以方差的齐性检验就显得十分必要。有几个最常用的检验方法（我假设你知道原假设和备择假设都是什么）
（1）Hartley 检验 仅试用于样本量相等的场合
（2）Bartlett 检验 可用于样本量相等和不相等的场合，但是每个样本量不得低于5
（3）修正的Bartlett 检验,在样本量较大或者较小，相等或者不等场合均可。那，异方差性的时候？那就又用到回归的知识了。异方差性破坏了对CLRM的假定，简单的说要用到出现异方差性的OLS估计和广义最小二乘法了。
所以请你看看书好么？《计量经济学》古扎拉蒂版的。哼！ 我现在要去洗澡了！！尽管20度的温度，我也是不想洗冷水的 = =
异方差其实在很多情况下都存在呀，同方差才是一种很少实现的理想的状况。在多元线性回归中，如果样本量足够大，异方差其实不是一个大问题，因为异方差并不会影响回归系数的consistency，只会影响BLUE（BEST LINEAR UNBIASED ESTIMATOR)，也就是会影响回归系数variance是不是最小的，但是假如样本量很大，我们就不会再在意variance了。如果一定想要一个BLUE的回归系数，一般使用WLS，但是WLS有一定的局限性，因为在现实生活中我们很少会知道sigam(x^2)的形式，是需要自己猜想的，如果用了错误的weight，往往效果反而不好
方差不齐，扔可继续分析均值的齐次性
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会导致弱智问此问题
：等待有良知的新一代企业家拯救～

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