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什么是方差检验？
方差检验可以将两个以上连续数据构成的样本的方差进行比较，
以判断它们代表的总体方差是否相等。
注意这里是比较方差。
例：采购部门希望在四个供应商中选择一个供货性能稳定的供应商与其签 定长期采购合同。他们分别采集了这些供应商供货性能的样本数据，各供应商提供的产品性能的波动性有显著差异吗？
原始数据做箱线图所示：
这个箱线图能得出四个供应商的波动性有显著差异吗？
众所周知，看波动就是看箱子的高度
从图中可以看出来供应商A的波动明显大于BCD供应商
但是这仅仅代表样本，
还不能确定总体水平下A的方差真的就显著差异其他三个供应商
所以我们要做方差检验
❑第一步：
构建原假设和备择假设
❑第二步：minitab分析
路径为：统计-方差分析-等方差检验
❑第三步：
得出结果
等方差检验的P值小于0.05
说明拒绝原假设
即：4个供应商中至少有一个的产品性能波动与其他不一样的结论成立。
但是看哪个P值才对呢？
这里有一个考点
F检验的P值、多重比较的P值和Levene检验的P值什么时候用？
如图所示：
①正态2水平比较方差时看F检验P值，
②正态3个及以上的水平比较方差时看多重比较的P值，
③非正态数据比较方差时看Levene检验的P值
假设检验工具选择的原文见下方链接：
假设检验工具选择
我们来做一道历年真题练练手
可以把答案写在留言区
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