SPSS方差分析时不满足方差齐性

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各位前辈，大家好！我在使用SPSS的过程中遇到一些问题，尽管之前学过统计，但是讲得很浅也都还给了老师。现在遇到以下问题：我实验中测量植株的高度，实验结果分空白组和对照组，从平均数看，处理组比空白组高很多，但是，方差分析的结果是差异不显著。看了些书，很多书上来就是公式，看得晕头转向，一知半解，十分头疼。我总结了下，发现可能的原因是，直观的看，由于我的数据处理组标准差很大，而空白的一致性很好、标准差很小，所以比较起来差异不显著；换句话说，似乎是数据不满足方差齐性的前提条件。那么，我的问题是：
1. 我的这两种解释是否说的是一个意思；
2. 这两个解释是否能解释我实验中出现的现象。
此外，还有几个独立的问题，
3. 方差齐性指的是方差而不是标准差，那么如果两组数据（空白组和处理组），如果处理组本身就比空白组大了很多，方差自然也大了很多，岂不是很容易就出现不满足方差齐性的条件？就像我的实验中的一样？
4. 如果两组组数据满足正态分布，是不是就等于这两组数据的方差应该是接近、差异不显著？
5. 前提条件的正态分布是指总体符合正态分布还是样本符合正态分布？如果数据较少，每个处理只有3个数据，数据如果很离散，是否符合正态分布呢？
6. 如考察不同肥量对植株高度的影响，每一个处理，如果有5个数据，这5个数据算样本还是算总体？excel算标准差标error bar的时候用stdev命令还是stdevp命令呢？

一口气问了很多，可能问题很幼稚，恳请各位前辈不吝赐教！

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关键词：方差分析 SPSS PSS 方差齐 STDEV 标准差 平均数 测量 统计

1.不是。
2.前一个解释可以。
3.一般而言，样本越大，样本分布越接近于正态分布。
4.是。
5.数据太少不具有代表性，统计结果意义不大。样本量应大于30。
6.样本。应该是前者。

bfzldh 发表于 2015-8-11 19:29
1.不是。
2.前一个解释可以。
3.一般而言，样本越大，样本分布越接近于正态分布。

十分感谢！您的回答解决了我部分疑惑。

但是有些问题，更迷糊了。比如：
1. 我的这两种解释是否说的是一个意思；——您回答不是。我的描述不就是一个方差大，一个方差小，这和方差齐性不是一个意思吗？您能稍微解释下两个区别在哪儿了吗？
3. 这个问题我可能没说清楚。我说的大指的是数值大，不是样本量大。所以，其实我问的还是与第1、2个问题相关。比如，种处理A苗长得很高，100cm，其他分布于80~120cm；处理B，长得不好20cm，其他分布于15~25cm。这样显然，A、B处理两组的方差齐性就不满足了吧？实际中很容易出现这种情况吧，那么不就很容易造成不满足齐性条件的现象了？
4.如果4成立，那么方差分析的前提条件是不是两个就够了，为什么还提方差齐性呢？其实，我是对正态分布没理解。最近又看了看书，貌似理解了。这个问题可以过去了。
5.实际上，很多论文样本量都很小，3个平行或者5个平行，他们也是这么分析的。如果统计意义不大，我也不知道怎么说了...因为似乎都有道理...

啰嗦了一大堆。如果您能就在回答一下，不胜感激！费心了！

1.严格的讲，方差齐性有自己的检验公式，用标准差来等同是不严谨的；
3.方差反映的是变异，而不是整体水平，你不要弄混了。
4.你这个说法很有意思。我又查了一下，现在明白了：正态分布是一种概率分布，强调的是样本点出现在总体分布中的概率。正态分布的方差可以不同。
5.样本越大越好，实在达不到大样本的要求，那也没办法不是