1樓：匿名使用者
方差齊性檢驗一般是用方差最大組的方
差比最小組的方差，如果比值顯著不等於1，那就是方差不齊性。
按說不齊性是不可以進行後續的方差分析的，因為在均值檢驗中（包括方差分析，t檢驗等）各個實驗處理的效應被認為是一種固定效應，對所有人的作用一樣，也就是說，處理的作用就是給每個人原來的的水平加上一個相同的常數，這樣的話，每個被試組原來什麼方差，實驗處理後還是什麼方差，那麼，如果不同被試組的方差不齊性，也就是方差之比顯著不等於1，就說明被試之間原本就差異很大，那我們的方差分析就得不到準確的結論，不知道究竟是實驗處理造成了不同被試組間的差異，還是說這裡面也混淆了個體差異。就算只有兩個組之間方差不齊，其他都齊，但這也會對不同部分均方的計算造成影響，哪怕只有兩個組不齊，那也是不齊。
方差不齊性，原則上不能進行方差分析，但spss裡的方差分析是在最小二乘法的框架下做的，和教育及心理統計教材中介紹的方差分析的分析方式不太一樣，好處是這樣的方差分析比較穩健，對於方差齊性的問題不敏感，即使違反了，也還是能用，結果也還是比較可信的。在spss裡面齊性並不是方差分析的必要條件。只不過教材是為了給你介紹大概原理，而且對最新的軟體的效能也不是非常瞭解，所以非要齊性。
況且做方差分析的**裡面一般也不會報告齊性檢驗。所以你就直接用方差分析就行了。
如果還是不放心，可以做一些資料轉換，使其接近齊性，比如box—cox轉換，對數轉換等等。
2樓：大姆哥
以下回答內容引自張文彤主編的《spss統計分析高階教程》，北京 高等教育出版社 2004，第6-7頁：
至於方差齊性，需要特別指出的是:根據 box 的研究結果，在單因素方差分析中，如果各組的例數相同(即均衡，如果在一個實驗設計中任一因素各水平在所有單元格中出現的次數相同，且每個單元格內的元素數均相同，則該試驗是均衡的;否則，就被稱為不均衡) ，或總體呈正態分佈，則方差分析模型對方差略微不齊有一定的耐受性，只要最大與最小方差之比小於 3，分析結果都是穩定的。
有重複資料的多因素方差分析:由於正態性、方差齊性的考察是以單元格為基本單位，此時單元格數目往往很多，平均每個單元格內的樣本粒數實際上比較少。例如樣本量為 500 ，共分析 個因素，每個因素 個水平，則共有 =81 個單元格，平均一個格子裡只有5例左右的樣本。
此時實際上很難檢驗出差別;另一方面，也可能因為只是極個別單元格方差不齊而導致檢驗不能通過。根據實際經驗，實際上在多因素方差分析中，極端值的影響遠大於方差齊性等問題的影響，因此實際分析中可以直接考察因變數的分佈情況，如果資料分佈不是明顯偏態，不存在極端值，則一般而言方差齊性和正態齊性不會有太大問題，而且也可以基本保證單元格內無極端值。因此在多因素方差分析中，方差齊性往往只限於理論**。
3樓：kid夨
想問問高讚的答主，如果做mixed-design anova，box'm效標檢驗顯著，組間協方差不齊也沒關係嗎？
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