毕业论文方差分析数据很烂

方差齐性检验一般是用方差最大组的方差比最小组的方差，如果比值显著不等于1，那就是方差不齐性。

按说不齐性是不可以进行后续的方差分析的，因为在均值检验中（包括方差分析，T检验等）各个实验处理的效应被认为是一种固定效应，对所有人的作用一样，也就是说，处理的作用就是给每个人原来的的水平加上一个相同的常数，这样的话，每个被试组原来什么方差，实验处理后还是什么方差，那么，如果不同被试组的方差不齐性，也就是方差之比显著不等于1

就说明被试之间原本就差异很大，那我们的方差分析就得不到准确的结论，不知道究竟是实验处理造成了不同被试组间的差异，还是说这里面也混淆了个体差异。

就算只有两个组之间方差不齐，其他都齐，但这也会对不同部分均方的计算造成影响，哪怕只有两个组不齐，那也是不齐。

方差分析要求数据为正态分布，且方差相等。

标准的方差分析中，模型假定不同因素（行，列或者处理）的效应是可加的，并且残余误差按同一方差而且正态、独立分布。

如行列效应有不可加性，可选定变换标度呈近似地可加。方差不齐性也应稳定性变换。

参考资料：百度百科 方差检验