品牌型号：微软 surface pro7

系统：Windows 10 64位专业版

软件版本：JMP 18

方差分析是一种可以同时分析多个变量的重要检验操作，在回归分析中具有重大意义，我常用的数据分析软件是JMP，非常适合解决这个问题。作为一个功能强大的统计分析软件，JMP也具有方差分析的功能，我们可以轻松通过JMP对于模型进行方差检验，在完成方差分析操作之后，对于方差齐性检验结果的解读也非常重要。所以接下来，我就来为大家讲解一下JMP方差分析怎么做，JMP方差齐性检验结果该怎么解读的相关内容。

一、JMP方差分析怎么做 

方差分析是一种用途极其广泛的统计方法，主要的原则是分解变异，并且比较差异，这里面的变异，可以视作方差，然后判断组间差异是否显著大于随机误差。

当我们想要比较两个以上群体或处理的均值是否有差异的时候，就是我们需要使用方差分析的时候了，方差分析的效率可比我们两两进行t检验高多了。你想想，要是有四个变量，我们就需要做六次t检验，但是有了方差分析之后，一次就可以完成了。下面就来为大家详细讲一讲JMP方差分析怎么做的步骤。

（1）方差分析是对于模型的进一步完善检验，所以我们需要先建立模型，需要注意的是，方差分析是对多个变量进行联合分析，所以我们要建立多元回归模型，在菜单栏中找到【分析】，然后选择【拟合模型】。

（2）将因变量拖入【Y】，自变量拖入【构建模型效应】，点击运行就可以得出模型报告。

（3）我们就可以自动得出模型方差分析的结果了。

二、JMP方差齐性检验结果该怎么解读

方差齐性检验的统计核心意义在于可以帮助我们验证方差分析模型的基础假设是否成立，我们无法通过JMP直接得出方差检验的数据，但是依旧可以间接看出是否满足方差齐性。

在最终的分析结果中，点击红色倒三角，然后选择【行诊断】-【标准“预测值-残差”图】。

我们就可以得出以下结果：

在这个例子中，我们可以看出图形呈现“漏斗”状态，这说明我们的模型存在方差齐性的问题。

理想情况下，点应该随机散布在0线上下，除此之外，无论是一段分散、一段集中的漏斗形状，或者随着预测值增大，残差范围变大的喇叭形状，都说明模型存在问题，需要进一步进行完善。

方差分析帮助我们一次完成多个变量的分析，避免了多次t检验的麻烦，很适合多元模型的建立，方差齐性帮我们验证方差分析是否合格，进一步完善我们的模型理论，以上就是JMP方差分析怎么做，JMP方差齐性检验结果该怎么解读的相关内容，希望对大家能有所帮助。