关于SPSS的问题（解释明白的话追加分）

给你举一个例子吧。

如图：最左端的纵列内，有Equal variances assumed和Equal variance not assumed两个标题，Equalvariances assumed表示假设两个组方差相等的情况，Equal variance not assumed表示两个组方差不等的情况。在这两种情况下，你只能选择其中的一个情况下的结果。

第二和第三纵列内给出了方差齐次性检验的结果，就是告诉你两个组方差是否相等，在独立样本T检验中用的是Levene’s Test for Equality of Variance，这是一种方差齐次性检验方法。下面看这种方差齐次性检验的结果：

第二纵列是F值，第三纵列是Sig. (显著性)值，由Sig. =0.370 (> 0.05)结果可以知道，两个组之间的总体方差是没有显著差异的，也就是说，Equal variances assumed（假设两个组方差相等）是成立的，而equal variances not assumed（假设两个组方差不相等）是不成立的；因此，我们就只需要看Equal variances assumed（假设两个组方差相等）那一行的结果，而Equal variance not assumed（假设两个组方差不相等）那一行的的结果就不需要看了，因为它的前提假设是不成立的。

现在只看Equal variances assumed（假设两个组方差相等）这一行的结果。T-test for equality of Means中，给出了t、自由度df、差异显著性系数Sig.和其他的参数。其他的参数不需要看了，因为意义不大，主要看差异显著性系数Sig.，在本例中，Sig. = 0.000(< 0.05)，表明因变量在组间是有显著差异的。

levene's test中的sig值是F值检验对应的检验值，这个是检测方差是否齐性，而后面那个检测值是T检验的检测值，这个是针对方差齐性和不齐两种情况，得到两个检验值，一般都是同时接受或拒绝原假设。

判断步骤：先看F值对应的sig值是否小于0.05，如果大于0.05，则通过第一行的t值对应的sig值来判断数据直接是否存在显著差异；如果小于0.05，则通过第二行的t值对应的sig值来判断数据直接是否存在显著差异。