❶ 應用方差分析時樣本數據應該滿足什麼條件
單因素方差分析
方差分析前提：不同水平下，各總體均值服從方差相同的正態分布。
方差齊性檢驗：採用方差同質性檢驗方法（Homogeneity of variance）
在spss中打開你要處理的數據，在菜單欄上執行：analyse-compare means--one-way anova，
打開單因素方差分析對話框
在這個對話框中，將因變數放到dependent list中，將自變數放到factor中，點擊post hoc，選擇snk和lsd，返回確認ok
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❷ 應用方差分析時樣本數據應滿足什麼條件
首先看殘差(數據減去均值)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數據正態，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，可以進行數據變換。
看有無方差不齊(常常非正態與方差不齊有關聯)。如有，可以對數據進行冪變換，例如平方，開根號，開四次方，取自然對數，求倒數。直至數據返回正態和等方差，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數據，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。
對所有數據排序，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，說明原數據對假設偏離較大，應採取秩方差分析的結果。
❸ 方差分析或T檢驗中每組最少需要多少個樣本量5個
t檢驗：在驗證總體分布是否為正態分布時，少量樣本（一般在生物實驗中認為3個樣本足夠，這是大部分做生物的人給出的樣本量最小值）說服力不夠（雖然大多數人都這么做。。所以有句話叫做現在的生物學論文中80%的假設檢驗問題都是錯的），問過研究數理統計的老師，為了避免在T檢驗的樣本量問題上被人argue，建議在小於10個樣本量的情況下，盡可能使用置換檢驗的方法，即研究數理統計的老師給出的t檢驗樣本量最小值為10。
方差分析：根據t檢驗的結論推斷，在需要驗證總體分布的情況下，少量樣本說服力很低，所以在較為保險的情況下，建議使用10個樣本量作為最少需要的樣本（雖然建議用10個，但是還是要根據投稿的期刊選擇假設檢驗的樣本量，如果前人都用3個那就用3個吧。。。）。
綜上所述，最少樣本量分為兩種情況：
大多數做生物的人認可的3個樣本量
做統計學的人認可的10個樣本量
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