1，T檢驗:SPSS統計軟件的獨立樣本T檢驗有兩個方差相等或不等的結果。兩組方差不均勻也沒關系，妳只需要看方差不均勻的項目對應的結果就可以了。順便說壹下，SPSS統計軟件的獨立樣本T檢驗也進行方差齊性檢驗並報告結果。
2.方差分析:方差分析要求各組方差齊性(即各組方差是否壹致)。如果方差不均勻，就不能用方差分析。但是，當方差不均勻時可以使用SPSS統計軟件的單向ANOVA，此時妳應該使用Brown-Forsythe或Welch的修正值。當妳想知道哪兩個組是不同的，妳可以使用單因素方差分析附帶的事後檢驗，當方差不均勻時，在方差不相等的假設下使用塔姆哈內的T2或鄧尼特的T3。
如果還是不放心，可以用非參數檢驗，看看這兩種方法的結果是否有顯著差異。
這是我的數據。我想分析不同年份(以上數據是在統計局網站上查到的2000年到2014。每年只有壹個數據，就是壹個城市的年人均服裝支出。對服裝支出是否有顯著影響，如果有，最好進壹步比較。
但這組數據經單因素方差分析的結果不滿足方差齊性檢驗。
這是我的結果，單向方差分析，但是我知道不滿足方差齊性的結果是沒有意義的。
同時也想研究不同年份對衣食住行的影響是否顯著。
我想研究的最終目的是不同年份對家庭消費結構的影響，所以我也想計算每壹項在每壹年中所占的百分比，進而研究不同年份的家庭消費結構。我的問題很幼稚，學過SPSS。