品牌型号：联想Think Book

系统：Windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

当看到SPSS界面弹出无法运行的警告提示，我们通常会考虑是否忽视了哪些前提，例如变量属性的设置有误，数据不满足正态分布、导入数据并非方差齐性的情况等，这些都会影响SPSS系统分析的正常运行。方差齐性是确保数据满足统计方法的基本假设，并且是进行t检验以及方差分析的前提。本文以SPSS方差齐性检验的注意事项，SPSS方差齐性检验不齐怎么办这两个问题为例，简单介绍一下SPSS方差齐性检验的知识。

一、SPSS方差齐性检验的注意事项

如何理解方差齐性的作用呢？一般而言，我们可以从前提层面进行理解，这种方法是假设不同数据组之间的方差相等，虽然该方法的前提并不要求数据满足正态分布，但要使数据之间保持均衡对照，也就是每组数据的样本量相同。其中，莱文方差的原理是把所有数据进行中心化，之后基于F检验结果来判定方差是否齐性。

1、某市针对当地污水排放的情况进行摸底调查，发现部分农田遭受到工业污水的渗透，该市生态农业研究所将被污染的农田土块带入实验室，提取土壤中的废水成分，下图是以数据形式呈现出污水渗透农田的具体影响，包括污水注入时长和污水在土地的渗透率，以及土壤中污水分子含量和细菌繁殖数量。

2、研究人员想要依据注入时长和污水分子含量进行数据组的分类和对比，进行对比研究需先做方法假设（即现有实验数据满足方差齐性），接下来进入SPSS“比较均值”的“单因素检验”中进行方差齐性设置。

3、农业生态所的研究人员依据调研数据和专业经验，将污水分子含量视作土壤细菌繁殖的原因，即随着土壤内的污水分子含量增加，细菌繁殖的数量也会相应增多，也可以说污水对农田的渗透加剧了土壤中细菌的滋生，由此将污水分子含量和细菌繁殖数量放入对应的变量范畴。

4、在确定实验数据存有的因果逻辑，并以此为前提进行假设后，我们可以点击单因素检验的选项按键，选择方差齐性检验，该方法能够判定污水分子含量是否可以作为影响细菌繁殖的分组变量进行比较研究。

二、SPSS方差齐性检验不齐怎么办

数据替换和非参数检验是方差不齐情况下考虑的其他方法，由于方差齐性结果拒绝了原假设，也就是不同数据组之间的方差不等，研究者可以重新设计实验得出新数据，也可以依据原数据集进行非参数检验达成原本的研究目的。只要能够对方法深入理解，举一反三，灵活运用，研究者可以借助SPSS各类功能来获取研究结果。

1、当污水分子含量作为影响细菌繁殖的自变量时，组间F值为2.847，细菌繁殖数量基于均值的莱文统计为1.989，显著性为0.156，该数值大于0.05表明方差齐性通过，支持原定假设，这两组数据具备进行比较分析的前提。

2、再以另外两组数据污水注入时长和渗透率为例，将污水注入时长作为渗透率的影响因素，两组变量放入方差齐性的检验范畴，检验一下污水注入时长是否可以作为影响污水在土壤渗透率的分组变量进行分析。

3、尽管污水分子含量能够作为细菌繁殖的分组变量，但是和上述数据一同得出的污水注入时长并不能进行t检验，这就是因为方差齐性的显著性小于0.001，需要研究者进行数据替换或者采用非参数检验方法进行分析。

三、小结

以上就是SPSS方差齐性检验的注意事项，SPSS方差齐性检验不齐怎么办的解答。在做数据对比分析之前，研究者应对导入数据进行方差齐性检验，而数据替换和非参数检验则是在方差不齐时可以考虑的方法。最后，也欢迎大家前往SPSS的中文网站，学习更多关于数据分析的操作技巧。