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SPSS中進行穩健性檢驗一般都用什么方法

穩健性估計一般針對于異方差的，SPSS要處理異方差要先對構建的模型進行診斷，看散點圖雖然直觀但有時也不好明確是否存在異方差，要是看檢驗統計量的話還要手工進行計算很麻煩。所以涉及到內生性、異方差等問，SPSS能做的可能就有限了。這時一般尋求eviews或Stata等更專業的軟件。比如stata要得到模型的穩健性估計結果，直接在模型語句后面加一個robust就完事了，而SPSS則很麻煩。這種條件下如果非要由SPSS做，建議有二：一是診斷模型是否存在異方差；二是如果存在異方差，那么模型就用加權最小二乘法進行估計。

穩健性檢驗的方法spss

相關性檢驗與穩健性檢驗問題

（一）在做相關性檢驗時，某自變量指標與因變量正相關，而在多元回歸分析時得出的結果是負相關，這是怎么回事？還有某自變量指標與因變量指標顯著，但是在多元回歸時又不顯著，這是為什么？
（二）穩健性檢驗應該怎么做?有哪些方法??？控制變量換一些含義相同的指標算不算穩健性檢驗？

spss穩健性檢驗的方法

穩健性檢驗檢驗的是實證結果是否隨著參數設定的改變而發生變化，如果改變參數設定以后，結果發現符號和顯著性發生了改變，說明不是robust的，需要尋找問題的所在。
一般根據自己文章的具體情況選擇穩健性檢驗：
1. 從數據出發，根據不同的標準調整分類，檢驗結果是否依然顯著；
2. 從變量出發，從其他的變量替換，如：公司size可以用total assets衡量，也可以用total sales衡量；
3. 從計量方法出發，可以用OLS, FIX EFFECT, GMM等來回歸，看結果是否依然robust；

如何用spss進行秩和檢驗，具體操作步驟

spss秩和檢驗操作步驟：
1、非參數檢驗，兩個或多個獨立樣本，2個就進入2個的菜單，是多個就進入多個的菜單。

2、秩和檢驗是把不正態的正態的數據轉換為等級對多組進行比較，就像非參數中的方差分析或t檢驗?？ǚ綑z驗的范圍就廣多了，如果是非參數檢驗里的第一個“卡方檢驗”，則只是看在一種單一的情況下不同分類屬于哪種分布。

補充數據的情況：如是T1－T7只是樣本編號，用秩和檢驗就可以比較A、B、C三種瓊脂對某藥物抑制大腸桿菌的影響。

怎樣用spss做方差同質性檢驗

無論是單因素的方差分析，還是多因素的方差分析，你可以先打開方差分析的對話框，然后點選“選項”按鈕，在彈出的對話框里有方差齊性檢驗的選項，勾選即可。 方差齊性與否看方差齊性F檢驗的結果就可以，如果sig值大于0.05，就是齊性，適合做方差分析。 按說不齊性是不可以進行后續的方差分析的，因為在均值檢驗中（包括方差分析，T檢驗等）各個實驗處理的效應被認為是一種固定效應，對所有人的作用一樣，也就是說，處理的作用就是給每個人原來的的水平加上一個相同的常數，這樣的話，每個被試組原來什么方差，實驗處理后還是什么方差，那么，如果不同被試組的方差不齊性，也就是方差之比顯著不等于1，就說明被試之間原本就差異很大，那我們的方差分析就得不到準確的結論，不知道究竟是實驗處理造成了不同被試組間的差異，還是說這里面也混淆了個體差異。 方差不齊性，原則上不能進行方差分析，但spss里的方差分析是在最小二乘法的框架下做的，和教育及心理統計教材中介紹的方差分析的分析方式不太一樣，好處是這樣的方差分析比較穩健，對于方差齊性的問題不敏感，即使違反了，也還是能用，結果也還是比較可信的。在spss里面齊性并不是方差分析的必要條件。只不過教材是為了給你介紹大概原理，而且對最新的軟件的性能也不是非常了解，所以非要齊性。況且做方差分析的論文里面一般也不會報告齊性檢驗。所以你就直接用方差分析就行了。 如果還是不放心，可以做一些數據轉換，使其接近齊性，比如box—cox轉換，對數轉換等等。

spss方差同質性檢驗追問：
但是方差齊性檢驗是不能超過50個組的，我的數據有180個+_+
spss方差同質性檢驗追答：
方差齊性檢驗好像沒有組的限制，因為只是方差最大組和最小組相比。

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