方差齐性：Levene检验与Bartlett检验的区别 – 数据小兵博客

方差分析、t检验等均要求组数据的方差齐次，可以理解各组方差一致。判断这一条件，需要做一个方差齐性检验。

Levene检验与Bartlett检验是常用方法。

那么，Levene检验与Bartlett检验有何区别呢？

最大的区别在于对数据正态分布的要求上。

Levene检验是将每个值先转换为为该值与其组内均值的偏离程度，然后再用转换后的偏离程度去做方差分析，即组间方差/组内方差。在这里关于组内均值有多种计算方式：平均数、中位数、截取平均数(去掉最大和最小值后求平均)。

Bartlett检验的核心思想是通过求取不同组之间的卡方统计量，然后根据卡方统计量的值来判断组间方差是否相等。该方法极度依赖于数据是正态分布，如果数据非正态分布，则的出来的结果偏差很大。

所以说，Levene检验对正态性要求弱，而Bartlett检验要求数据首先是满足正态分布的条件，如果是偏态数据的话，Bartlett检验的结果会变得不稳定。

因此Levene检验适用性更广泛，也常用。

SPSS统计软件默认采用Levene检验。在新一些的SPSS版本中，会基于平均值，基于中位数输出各自的Levene检验结果（差别微小），这样的好处也能帮助我们对比正态与否下方差齐次的检验结果和结论，具体见上图。

文/图=数据小兵

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