方差分析中的方差齐性检验
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方差分析时的方差齐性检验是方差分析的前提条件，还是只是后面进行均值的多重比较时选择分析方法的依据？看过几本书，这两种观点都有。我看方差分析的假设中就有一条是要求方差齐性的，所以比较倾向第一种观点。讨论下观点》》
方差分析时的方差齐性检验观点1
方差分析的条件之一为各总体方差相等。因此在方差分析之前，应首先检验各样本的方差是否具有齐性。常用方差齐性检验（test for homogeneity of variance）推断各总体方差是否相等。
方差分析时的方差齐性检验观点2
方差分析可以对若干平均值是否相等同时进行检验，看它们之间是否存在显著的区别。
如果检验结果拒绝原假设，仅仅表明接受检验的这几个均值不全相等。至于是哪个或哪几个与其他不等，就需要采用多重比较方法了。
方差分析时的方差齐性检验是方差分析的前提条件，若非齐性，可用异方差，否则，用等方差假设。
方差分析时的方差齐性检验观点3
我觉得应该是说我们希望达到的目的是各个小总体是来自同一个总体的，那么自然考虑的是这些总体是同一个分布，我们遇到最多的是正态分布，那么正态分布的特征值期望和方差就很关键，我们希望检验期望是否相等，那么就要假设方差是相等的，这就是方差齐性检验。
方差分析时的方差齐性检验观点4
方差分析的前提条件是正态分布和方差齐性，其中对正态性要求不高，但对方差齐性要求较高。若方差不齐，不能用方差分析，可用非常数方法检验均值或中位数是否相等。
方差分析时的方差齐性检验观点5
实际上，方差奇性检验并非进行方差分析的前提条件，只是选择目前所用的一般的方差分析方法（也就是进行均值比较方法）的前提条件。
方差分析时的方差齐性检验观点6
方差分析的目的是要比较组间误差是否具有统计意义，具体是比较各单元格的均值是否存在差异，因此方差齐性检验就是针对各单元格的方差进行检验，如果单元格的方差不齐，则单元格的均值比较就不能用简单的加减法运算得出，而应该用其他方差不齐情况的算法。所以方差分析就分为两类算法，一类是方差齐性的算法，一类是方差不齐的算法，所以方差不齐不一定不能进行方差分析，只是方差齐性是比较理想的条件而已。
在t检验之前,需要坐方差齐性检验,因为同方差和异方差计算的t统计量是不一样的.
那是不是，不需要进行多重比较分析时，方差齐性检验不显著时是照样可以进行方差分析的呢？
方差齐性检验显著，说明要进行比较的各组之间的方差是不等的，这样进行下一步的均值比较的时候，就得选择方差不等情形下的检验方法。
方差齐性检验不显著，检验各组均值是否有显著性差异所要选择的检验方法就不一样了（常用的方法如，Tukey, R-E-G-WQ, Gabriel），比如如果用SPSS，里面会给出两套检验方法，方差相等和不等两种情形下的检验。
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