若多个样本方差不齐可以进行单因素方差分析

假设你的样本在A1:A2000任意选一空白的单元格平均数：=AVERAGEA(A1:A2000)样本方差：=var(A1:A2000)样本标准差：=stdev(A1:A2000)另外补两个给你总体方差

1)excel不可以进行正态检验,但有方差齐检验2)正态检验必需对每组数据分别检验3)要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性.若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,

不是再问：好的再问：那按照方差的算法算样本方差吗再答：嗯哪，标准差就是把方差根号一下就是了再答：开方，那叫再问：恩谢谢

SPSS统计软件的onewayANOVA在方差不齐时是可以使用的,此时你应该使用Brown-Forsythe或Welch的修正值.当你想看哪两组有差异时,可以使用onewayANOVA自带的PostH

解题思路：方差解题过程：varSWOC={};SWOC.tip=false;try{SWOCX2.OpenFile("http://dayi.prcedu.com/include/readq.php?

one-wayANOVA方差分析项的postHoctest分别有二选项:1.假设方差齐时有一系列的分析方法可选.2.假设方差不齐时又有一系列的分析方法可选.再者,为保证统计准确,如果方差不齐,可以进行

设y=[Y(1)+Y(2)+...+Y(n)]/n为样本均值【就是公式中的Y拔】.EY(i)=u,E[Y(i)-u]^2=v^2,i=1,2,...,n.E[Y(i)-u][Y(j)-u]=0,i不等

理论上说,方差齐次是做方差分析的前提条件,当方差不齐时,考虑数据转换,使方差齐了再进行方差分析,或者用非参数检验.我做的是析因设计的双因素方差分析,跟你的好像有点区别.不过我有看到资料说,在进行多因素

样本方差是一个统计量,从本质上讲,它是一个随机变量,取值是具有随机性的,因此不能把它当作某个确定的数字来处理.样本方差是总体方差的无偏估计的含义实质上是说样本方差这个随机变量的数学期望等于总体方差.当

独立样本T检验结果中含两种检验：方差齐性（Levene）检验和均值T检验.方差齐不齐是判断用哪一种方式分析两样本的差异性,与两样本有无差异无关.是否具有差异性只要看相对应的T检验的sig.值即可.所以

样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差.样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量,

2.假设方差不齐时又有一系列的分析方法可选.再者,为保证统计准确,如果方差不齐,可以进行对数,倒数或函数的转换,选择适当的转换形式,直到齐性检验变为不显著.如果还不行就只能用非参数的单因素分析.如果非

方差不齐说明你要比较的三组数据至少有一组数据的均值不等于其它两组,这就是结论.

非参数检验一般是用于小样本的,用分析----非参数检验----两个相关样本(或者独立样本)样本大于30的话可以用T检验,有个方差不齐的修正模型

秩转化的方差分析两两比较,snk或者lsd再问：不好意思，能稍具体么，怎么进行秩转化呀...最近毕业论文焦头烂额.....

配对检验不需要进行方差齐性检验,因为配对比较的是每个个案前后的变化,本来前后数据变化都是采集一个样本的,所以方差肯定是齐的,不齐就是数据采集错误

若两个随机变量X和Y相互独立,那么两个随机变量的和的方差等于各自方差的和：          &nb

Dx=E(x-Ex)²=E[x²-2xEx+(Ex)²]=Ex²-2ExEx+E(Ex)²=Ex²-2(Ex)²+(Ex)

采用方差分析的结果作为依据因为方差分析就是为了避免两两t检验的错误才出现的

不是的,如果要求的是样本的方差就除以（n-1）,如果要求的是总体的方差就除以n,其实统计学中除以（n-1）和除以n都不大要紧的,因为那差别小得可以忽略,统计数据也不是十分的精确.