SPSS 方差分析的前提条件怎么检验：正态与方差齐性

做 SPSS 方差分析，方差分析的前提条件有三条：观测相互独立、各组残差近似正态、各组总体方差相等，其中后两条可以用数据检验。以下结果来自本站演示数据（模拟生成，不代表真实研究结论）：150 行里随机抽取 128 行（85%），比较两种治疗方案的治疗后评分，本例两条前提都通过。

数据要怎么排

128 位患者里联合治疗 65 人，常规治疗 63 人，没有缺失。分组变量放进「分组变量(定类)」区，评分放进「因变量(定量)」区，各区的要求见单因素方差分析帮助文章。和 SPSS 的数据视图一样，一行是一位患者。

角色	变量	放入区域
分组变量	治疗方案（联合治疗、常规治疗）	分组变量(定类)
因变量	治疗后评分	因变量(定量)

分组变量只有两个水平，这里只用来演示前提检验的读法，三组及以上同样适用。每个对象只能属于一组，同一批对象被测了多次要换重复测量方差分析。

方差分析的前提条件怎么检验

1. 在方法列表里点开「单因素方差分析」。
2. 把治疗方案拖入「分组变量(定类)」区，把治疗后评分拖入「因变量(定量)」区。
3. 点击开始分析，前提检验在第一张卡「输出结果一」里，不需要另外选。

下图是第一张卡，前提检验表在各组描述统计表的下面。方差分析的前提条件检验结果都集中在这张卡里。

残差正态：Shapiro-Wilk 查的是什么

前提检验表第一行是残差正态性。报告先让每个观测减去所在组的均值，再对这些残差做 Shapiro-Wilk 检验，W=0.985，p=0.185，没有发现明显偏离正态。

查残差而不是原始变量，是因为方差分析的模型假设的是误差项服从正态；各组均值不同时，把原始变量合在一起检验，会混进组间的差异。读这一行时，对象始终是残差。

方差齐性：Levene 看什么

第二行是 Levene 检验，以中位数为中心，对偏态数据更稳健：统计量 2.610，自由度 (1, 126)，p=0.109，不拒绝方差相等。两组的标准差分别是 6.762 和 8.128，相差约两成，样本量接近，与检验结论一致。

p 大于 0.05 只说明没有发现方差不齐，不是证明方差相等。两组样本量越小，检验越容易漏掉差别，所以要同时对照标准差。

前提通过时，经典 F 与 Welch F 差多少

报告的第二张卡同时给出经典 F 和不假定方差齐的稳健检验。前提通过，两者几乎相同：

Levene 显著时，报告的结论卡会改以 Welch F 为准并注明原因，写论文时也要照实写明改看了哪一行；两两比较里的 Tukey HSD 仍假定方差齐，要换成 Games-Howell。每组样本量较大时，F 检验对轻度偏离正态仍然稳健；样本量很小又严重偏态，才考虑「多独立样本Kruskal-Wallis检验」。本例没有触发这些分支。

前提通过之后读结果

按经典 F 读：F(1, 126)=43.324，p<0.001，η²=0.256；本样本中联合治疗比常规治疗高 8.687 分。方差分解如下，组内均方 55.731。

两组的均值折线图如下，折线只连接两个组的均值。

方差分析前提检验常见错误

• 只看 Levene 的 p 就断言方差相等：同时要对照各组标准差，本例相差约两成。
• 对原始变量逐组做正态检验后就结束：方差分析要求的是残差正态，两个口径的结论可能不一致。
• 把独立性当成可以检验的前提：同一对象被多次测量，数据里看不出来，要靠设计保证。
• 前提不满足时只改一半：Welch F 和两两比较的方法要一起换，具体见上文。

把结果带进论文：导出与会员

前提检验表和方差分解表导出后可以放进论文，前提检验的结论一并写进方法部分，SPSS 用户熟悉的「Levene 检验」「Shapiro-Wilk」都可以直接引用。分析和查看结果不用登录；开通会员后可导出 Word / PDF 报告、使用 AI 解读。

延伸阅读

• 方差分析和t检验的区别和联系
• 单因素方差分析帮助文章：五张卡与全部判定规则