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答主你先对你的数据做一个正态性检验，如果符合正态性，那就看第一行——基于均值的Levene统计量，具体原理不再多说，想象一下正态分布图，就知道为什么要看“基于均值”那一行了。 我这里p大于0.05，所以是符合方差齐性的。 本教程介绍如何在 r 中轻松执行 levene 方差齐性检验。 SPSS方差齐性检验怎么看方差齐不齐，应关注平均值莱文统计量的显著性水平，如果显著性水平大于0.05，则方差齐性，如果显著性水平小于0.05，则方差不齐。 方差的大小代表了数据分布的离散程度，方差大，数据分布越分散，方差小，数据分布越集中。 组间数据分布离散程度差别较大时，是不能进行比较的，此时不能确定两组数据的差异来源于组间还是组内，因此方差齐性检验是进行组间数据比较的基础。 关于SPSS方差齐性检验如何操作，SPSS方差齐性检验怎么看方差齐不齐，本文借助实例，向大家作简单介绍。
方差齐性检验的一种，与Bartlett检验功能类似，但是更宽松。 实质为转换+方差分析 本文介绍了Levene方差齐性检验，一种适用于正态或非正态分布数据的统计方法，用于比较各组方差是否相等，特别适用于两样本t检验和各种设计的方差分析。 文章详细解释了检验原理、取值方式及Excel和数据分析工具的应用。 本文详细介绍了Levene检验的原理，包括其用于检验各组样本方差是否相等的过程，包括计算中心化偏差、统计量、p值以及根据p值判断方差齐性的步骤。
此表显示了 Levene 测试的四个不同版本的测试统计数据。 我们感兴趣的数字位于第一行，它显示基于平均值的 Levene 检验的结果。
Levene检验通常用于在进行方差分析（ANOVA）之前，验证是否满足方差齐性的假设，常用于确定是否可以进行方差分析或者t检验等参数检验（参数检验需要满足方差齐的前提条件）。 Levene's Test 是一个用于检验两个或多个样本中的方差是否相等的统计方法，适用于ANOVA（方差分析）前的同方差性检验。 该检验不要求数据来自正态分布，所以相对于F-test更为稳健。 样本之间的方差齐性主要依靠假设检验来判断，在进行独立样本 t 检验和方差分析时，与数据不满足正态性相比，方差不齐对结论的影响会更大。
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