方差齐性检验是单侧检验吗
两总体方差齐如何判断？
两总体方差齐如何判断？
当数据分布比较分散(即数据围绕平均值波动较大)时，各数据与平均值的差异平方和较大，方差较大；当数据分布集中时，每个数据与平均值之间的差的平方和很小。
所以方差越大，数据波动越大；方差越小，数据波动越小。
样本中数据与样本平均值之差的平方和的平均值称为样本方差；样本方差的算术平方根称为样本标准差。样本方差和样本标准差都是对样本波动的度量。样本方差或标准差越大，样本数据波动越大。
方差和标准差是衡量离散趋势的最重要和最常用的指标。方差是每个变量值的方差平方及其均值的平均值，是衡量数值型数据离散程度的最重要的方法。标准差是方差的算术平方根，用s表示。
spss中方差齐性检验结果怎么看？
回答:spss可以做方差齐性检验，一般在病例对照研究中进行。数据分析前，应对两组变量逐一进行方差齐性检验，根据变量性质可采用卡方检验、t检验等。如果检验结果大于0.05，说明两组数据具有可比性，可以进行进一步的统计分析。
单因素方差分析和t检验的区别？
首先，两者的应用条件不同:
1.单因素方差分析的适用条件:
(1)各总体服从正态分布；
(2)各群体方差σ2相同；
(3)从每个群体中抽取的样本是相互独立的。
2.T检验的适用条件:
(1)已知总体平均值；
(2)可以获得样本均值及其标准差；
(3)样本来自正态或近似正态总体。
第二，两者的概述不同:
1.单因素方差分析概述:方差分析是对实验数据进行分析，检验方差相等的几个正态总体的均值是否相等，进而判断各因素对实验指标的影响是否显著。根据影响实验指标的条件数量，可分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。
2.T检验概述:T检验又称学生T检验，主要用于小样本(如nlt 30)且总体标准差σ未知的正态分布。
第三，两者的原理不同:
1.单因素方差分析原理:通过分析不同来源的变异对总变异的贡献，可以确定可控因素对研究结果的影响。
2.T检验原理:T检验是利用t分布理论来推断差异的概率，从而比较两个平均数之间的差异是否显著。