1樓：簡併
首先看殘差(資料減去均值)是否近似正態。如果是，就可以直接分析。注意方差分析不需要原資料正態，需要殘差近似正態。
其次，方差分析對正態的要求不高。直方圖上中度偏離正態都可接受。或正態概率圖上主觀判斷，大略成一條粗的直線即可。
再次，可以進行資料變換。
看有無方差不齊(非正態常常與方差不齊有關聯)。如有，可以對資料進行冪變換，例如平方，開根號，開四次方，取自然對數，求倒數。直至資料返回正態和等方差，這時殘差也通常會變為正態。
正式的冪變換是用統計軟體做Box-Cox變換。
如果是像發芽率或不良率這種二項分布資料，可以進行arcsin√p變換或ln(p/(1-p))的變換。
如無方差不齊，變換就要適度。因為變換會讓殘差變為正態，但也會讓方差不齊。各組樣本量相同且大於10時，對異方差不敏感，可以主要考慮正態性。
如果各組樣本量不平衡且樣本量小，會對異方差很敏感，這時只要調到近似正態性(中度偏離)即可。
最後，還可以對秩進行方差分析。
對所有資料排序，次序稱為秩。
直接對秩進行方差分析，將結果與原方差分析進行比較，如果兩者接近，說明正態、等方差的假設是滿足的，應採用原方差分析的結果。如果差異較大，說明原資料對假設偏離較大，應採取秩方差分析的結果。
方差分析為何要進行方差齊次檢驗？
Astrud 因為我們希望我們的實驗處理只是改變總體的均值 即接受實驗處理後，總體中的每乙個個體改變相同的量 而不是是總體的方差。試想，當每乙個個體接受相同的實驗處理後，卻產生了不同的變化量 即總體的方差發生了改變，不滿足方差齊性假設 那麼就很有可能表明，還有其他因素在干擾作著實驗，這樣得出來的結果...
方差分析和回歸分析的異同是什麼？
你再說一遍 MLR主要擬合線性關係 方差分析是分析每種因素對因變數的影響程度 符號區分 再補一張筆記 和方差分析處的公式有一點區別 指路課本版本 Psycho.杜先生 簡單來說。1 殊途同歸，方差分析處理的自變數的是稱名資料，回歸處理的是 自變數 等距或等比資料。2 方差分析處理的是實驗資料，回歸處...
方差分析的基本思想是什麼？
靜學社 學無止境 如果你是乙個新手，建議首先看看最高贊的回答，他的回答寫的很好。但是他的文章很長，導致一些重要思想淹沒在了一些不重要的文字之中。如果不仔細品並且悟性不好，這些重要思想你是無法理解的。那我就簡單粗暴一點，直接把這些思想直白的告訴你。所以，我的回答對於新手並不友好，因為需要有乙個好的統計...