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wennanou银虫 (小有名气)
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方差齐性 数据转换的问题 已有1人参与
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对数据进行Lnx转换后，有一些变量满足了方差齐性，但另外一些仍不满足，请问对这些不满足的变量应该怎么处理，可以用转换后的（虽然不具有齐性）进行方差分析或者其他分析吗？（文献中同类数据都是用的lnx转换） 谢谢了先~ |
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2楼2014-03-20 18:37:09
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4楼2014-03-21 17:13:37
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【答案】应助回帖
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http://udel.edu/~mcdonald/stattransform.html log或ln确实是最常用的，此外还有开根号等。 不满足的就用非参数检验，很正常，跟思路相同与否无关，不要觉得丢人或者不被认可。 建议仔细检查你的分析思路，有时候换个思路就好了，不要依葫芦画瓢，有些数据处理的细节是论文中没有提到的。不建议瞒天过海。 |
5楼2014-03-24 20:32:36
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是的，建议看一下这个网页（http://www.graphpad.com/support/faqid/1790/），里面说的服从高斯正态分布，和方差齐性可以等同为一回事，一般大样本量的数据一般看正态分布与否，小样本量看方差齐性。 很好理解，使用参数检验的前提就是数据要符合正态和（或）方差齐性，而非参数检验的原理中就没有做这个假设，所以就不用进行方差齐性检验。上述网页中标出了等效的非参检验，效果是相同的。 关于线性回归，可以参考这个帖子（http://muchong.com/html/201206/4645325.html）中chenlp211说的。 关于怎么操作，不管你用的是R、SPSS、SAS，还是其他，你找到对应名称的function就行了，多看看帮助文档。 一般来说，感觉也就生物类的实验数据最容易有方差不齐的情况了，尤其是实地采样监测的数据，是被公认可以理解的。如果是实验室做的瓶瓶罐罐，有平行和重复的实验出来的数据，如果方差不齐，就会被怀疑是不是操作问题了。 |
7楼2014-03-27 01:28:56
