❶ 应用方差分析时样本数据应该满足什么条件
单因素方差分析
方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。
方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）
在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，
打开单因素方差分析对话框
在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择snk和lsd，返回确认ok
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❷ 应用方差分析时样本数据应满足什么条件
首先看残差(数据减去均值)是否近似正态。如果是，就可以直接分析。注意方差分析不需要原数据正态，需要残差近似正态。
其次，方差分析对正态的要求不高。直方图上中度偏离正态都可接受。或正态概率图上主观判断，大略成一条粗的直线即可。
再次，可以进行数据变换。
看有无方差不齐(常常非正态与方差不齐有关联)。如有，可以对数据进行幂变换，例如平方，开根号，开四次方，取自然对数，求倒数。直至数据返回正态和等方差，这时残差也通常会变为正态。
正式的幂变换是用统计软件做Box-Cox变换。
如果是像发芽率或不良率这种二项分布数据，可以进行arcsin√p变换或ln(p/(1-p))的变换。
如无方差不齐，变换就要适度。因为变换会让残差变为正态，但也会让方差不齐。各组样本量相同且大于10时，对异方差不敏感，可以主要考虑正态性。如果各组样本量不平衡且样本量小，会对异方差很敏感，这时只要调到近似正态性(中度偏离)即可。
最后，还可以对秩进行方差分析。
对所有数据排序，次序称为秩。
直接对秩进行方差分析，将结果与原方差分析进行比较，如果两者接近，说明正态、等方差的假设是满足的，应采用原方差分析的结果。如果差异较大，说明原数据对假设偏离较大，应采取秩方差分析的结果。
❸ 方差分析或T检验中每组最少需要多少个样本量5个
t检验：在验证总体分布是否为正态分布时，少量样本（一般在生物实验中认为3个样本足够，这是大部分做生物的人给出的样本量最小值）说服力不够（虽然大多数人都这么做。。所以有句话叫做现在的生物学论文中80%的假设检验问题都是错的），问过研究数理统计的老师，为了避免在T检验的样本量问题上被人argue，建议在小于10个样本量的情况下，尽可能使用置换检验的方法，即研究数理统计的老师给出的t检验样本量最小值为10。
方差分析：根据t检验的结论推断，在需要验证总体分布的情况下，少量样本说服力很低，所以在较为保险的情况下，建议使用10个样本量作为最少需要的样本（虽然建议用10个，但是还是要根据投稿的期刊选择假设检验的样本量，如果前人都用3个那就用3个吧。。。）。
综上所述，最少样本量分为两种情况：
大多数做生物的人认可的3个样本量
做统计学的人认可的10个样本量
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