为什么做独立样本t检验需要方差齐性检验
为什么做独立样本t检验,需要方差齐性检验 -
因为对比的是两个样本对应的总体，如H0：μ1＝μ2，对比的是两个总体的均数，若成立，说明在坐标轴上它们的峰值在同一位置，但还需要它们的形状相同才能说明两个总体无差异，所以决定分布图像形状的方差必须要相等，也就是方差齐性。以上纯属个人理解。
独立样本t检验是在检验两个总体的平均数有没有差异。例如想知道购买某种产品与不够买某种产品的顾客平均收入是否相同等等。4、为什么先做方差齐性检验因为两个样本的方差相等与方差不相等时使用计算t值的公式不一样，所以应该先进行方差齐性检验。5、SPSSAU进行方差齐性检验分析路径【通用方法】→【方差希望你能满意。
因为对比的是两个样本对应的总体，如H0：μ1＝μ2，对比的是两个总体的均数，若成立，说明在坐标轴上它们的峰值在同一位置，但还需要它们的形状相同才能说明两个总体无差异，所以决定分布图像形状的方差必须要相等，也就是方差齐性。以上纯属个人理解。
独立样本t检验是在检验两个总体的平均数有没有差异。例如想知道购买某种产品与不够买某种产品的顾客平均收入是否相同等等。4、为什么先做方差齐性检验因为两个样本的方差相等与方差不相等时使用计算t值的公式不一样，所以应该先进行方差齐性检验。5、SPSSAU进行方差齐性检验分析路径【通用方法】→【方差希望你能满意。
t检验首先要求样本来自正态分布总体，而正态分布有两个参数决定，即：总体均数和方差。成组资料进行t检验时，已经在H0假设下两总体均数相等，只有两个总体方差也相等即方差齐的情况下，才能说两个样本来自同一总体，才能计算统计量t值，从而根据统计量推断两个样本是否来自同一总体。
进行两样本t检验时需要先进行两样本方差齐性检验，F检验判断两个总体的方差是否有显著性差异。如果两总体方差无显著性差异，即方差齐性，则可以采用t-检验的等方差假设；如果两总体方差有显著性差异，即方差不齐，则可以采用t-检验的异方差假设。
为什么要做方差齐性和正态检验 -
通常数据的分析假设为：随机数据，独立的，正态分布，等方差，稳定，当然，测量系统的精确性和准确性也是要满足测量要求的。什么是正态分布假定？在再进行统计分析之前，需要识别出数据的分布，否则，错误的统计检验将带来一定的风险，许多统计方法在执行之前嘉定数据服从正态分布，比如，单/双样本-T检验，..
1.组间方差大说明影响因素显著齐次性检验是保证假设检验操作的有效性方差分析的前提条件是因变量在服从正态分布时影响因素的各个水平上的分布具有等方差性因此只有方差齐次检验接受了等方差的假设方差分析的结果才是有意义的2.至于spss中方差不齐的时候可以有选择的统计方法，是由于Welch和还有呢？
spss用独立样本T检验时,假设方差相等的levene检验sig值小于0.05,接下来...
否则认为方差不齐，t检验看第二行的结果。一般取a=0.05，P<0.001，即P<0.05，可认为差异存在。如果样本量很大，数据近似正态分布，可以直接用t检验中方差不齐的校正结果来做，就是选第二行的t和p值。如果样本比较小，或者方差不齐问题很大，数据严重非正态分布，则要使用非参数检验。
SPSS中独立样本T检验中结果判断的方法：首先看levene下，F值对应的sig值，这里的方差齐性看Levene检验的F值对应的sig值，这里sig值0.002小于0.05，拒绝方差整齐的假设，说明两独立样本来自的总体方差不相等，就是方差不齐性。则需要看第二行的假设方差不相等对应的t值，及对应的sig值0.002，小于0.05好了吧！
配对样本方差齐但不是正态分布可以用T检验吗 -
结论是，在进行T检验时，样本的方差齐性是重要的，但数据必须符合正态分布这一前提。通常情况下，如果样本大小超过30，正态分布的近似性可以接受。然而，如果数据不满足正态分布，我们有几种应对方法。首先，如果数据分布不正态，可以考虑对数据进行转换，如取平方根、倒数或对数等。这些操作可能使数据好了吧！
从理论上说，做一下方差齐性检验没坏处的。但在事实上（尤其是考试中），我们经常默认方差是齐性的，所以省去方差齐性检验这个步骤。真正做研究的时候，如果你用SPSS来计算，程序会自动为你做这个方差齐性检验。