ANOVA是一套分析分析方法，用来解决： 多组样本之间的平均数是否有显著的不同？ 现在举个例子，有4个学校：清华大学，北京大学，中国人民大学，天津外国语大学。

t-test （t检验）与 ANOVA （方差检验）的区别 方差分析，T检验均是对比差异性的方法。 对于T检验的X来讲，其只能为2个类别比如男和女。 如果X为3个类别比如本科以下，本科，本科以上；此时只能使用方差分析。

没详细看题，就题主提的这个问题本身我想说两句。检验方法其实本身都是包含错误概率的。讲白了，常用的这些什么t检验啊z检验啊ANOVA啊Chisq检验啊，本质都是一样的： 在一个零假设下，检验量符合一个分布，然后人为地规定一个范围，认为这个范围内不能拒绝原假设，否则拒绝原 …

这个主要看你的原始数据的分布： 如果是正态分布，看均值， 如果不是正态分布： 是偏态分布，看中位数， 是长尾分布，就看裁剪均值 显然， ANOVA 要求正态和方差齐性，所以看均值数据就可以，这里p<0.05，所以方差不齐，不能做方差分析。 如果是one way test，可以做 Welch ANOVA，如果way比较多，那 ...

Levene检验通常用于在进行方差分析（ANOVA）之前，验证是否满足方差齐性的假设，常用于确定是否可以进行方差分析或者t检验等参数检验（参数检验需要满足方差齐的前提条件）。

方差分析需要满足方差齐的前提条件，你的数据p<0.05，说明未通过方差齐检验。 可考虑使用SPSSAU方差分析中的Welch anova，Brown-Forsythe anova检验，或者改用非参数检验研究差异关系。

SPSSAU官网-方差分析 双因素方差分析: 用于分析定类数据 (2个)与定量数据之间的关系情况， 例如研究人员性别,学历对于网购满意度的差异性;以及男性或者女性时,不同学历是否有着网购满意度差异性;或者同一学历时,不同性别是否有着网购满意度差异性。

描述 方差齐性检验 紧接着是方差齐性检验的结果，SPSS使用了 Levenne 法进行方差齐性检验，当显著性>0.05时，可以认为方差齐。 当方差齐时，使用 ANOVA 表格中的统计结果。 当方差不齐时，使用平均值相等性稳健检验表格中的结果。

警告：一般而言，ANOVA做的是多重比较，也就是说组数应该在3组及以上，虽然2组数据，软件也能进行计算，但这样不合理。

图1 部分数据 二、对问题分析 对于单因素重复测量的数据，可以使用One-way Repeated Measures Anova进行分析，但需要考虑6个假设。 假设1： 因变量唯一，且为连续变量； 假设2： 研究对象内因素（本例为干预的不同时间）有3个或以上的水平； 假设3： 研究对象内因素的各个水平中，因变量没有明显异常 ...