弱弱问，为什么当Z检验用于检验两个总体的显著性差异时，不需要先用…方差齐性检验？
方差齐性检验意义在于反映了一组数据与其平均值的偏离程度。方差齐性检验是方差分析的重要前提，是方差可加性原则应用的一个条件。 方差齐性检验是对两样本方差是否相同进行的检验。
方差齐性检验和两样本平均数的差异性检验在假设检验的基本思想上是没有什么差异性的。只是所选择的抽样分布不一样。方差齐性检验所选择的抽样分布为F分布。
在t检验和方差分析中，都需要满足这一前提条件。在两组和多组比较中，方差齐性的意思很容易理解，无非就是比较各组的方差大小，看看各组的方差是不是差不多大小，如果差别太大，就认为是方差不齐，或方差不等。
如果差别不大，就认为方差齐性或方差相等。当然，这种所谓的差别大或小，需要统计学的检验，所以就有了方差齐性检验。
扩展资料：
差齐性检验：首先需要知道方差齐性检验的本质：样本以及总体的方差的分布是常数，和自变量或者因变量没有关系。
方法：绘制散点图：一般情况因变量是纵轴，但是，在方差齐性检验中，因变量被设置为横轴，纵轴是学生化残差。原因就是，要弄清究竟因变量和残差之间有没有关系。
结果：如果残差随机分布在一条穿过零点的水平直线的两侧，就说明残差独立，也就是证明因变量方差齐性。
在进行方差分析之前首先要进行方差齐性检验，这是方差分析的一个前提假设，2行使用bartlett.test函数检验方差齐性，第一个参数是一个表达式，前面是目标变量后者是影响因素。
如果要进行多因素可以在后面以“+”号添加因素，p-value值远远小于0.01，所以拒绝原假设，认为方差不齐，也就是表示不可比较或存在差异，那就没必要进行下一步的方差分析了，这里我们暂时假设方差p-value大于0.05，认为方差具有同质性，可以进行下一步方差分析，然后再讲解方差不齐的情况。
参考资料：百度百科——齐性检验
你想一下，如果两组数据，我们仅仅比较他们的平均数有什么用呢？我们实际想做的是：这两组数据所表达的意思相差有多远，这不仅仅包括平均数，但是我们能做的，分析的有限，所以我们要保证各组数据是正态分布，且方差齐性，想想正态分布函数，就只有两个参数，一个是方差，一个是平均数，如果在总体是正太分布的前提下，方差齐性，就只差检验平均数，如果平均数也差异不大，则我们可得知这两组数据我表达的意思差异不显著。试想一下，两组数据仅仅是平均数相等，而其他什么都不确定，比如说方差差异显著，那仅仅平均数相等能说明的问题有限
严格说来是要的。但是，实际工作中，即使方差不齐性，一般来说对结果也不会有太大影响。于是我们就图方便了。就好比，如果有人拿了一试管的尿去医院验尿。理论上来说，医院应该先检验这管子里的液体确实是人尿（而不是茶水之类的东西），然后再判断这个人有什么病。但实际上，没有哪个医院会去做这个检验工作。方差齐性检验是估计总体总体方差间是否存在差异，而z检验，总体方差已知，差不差异，一看就知。
欢迎你报考统计测量方向的研究生，读研以后认真钻研这个问题~~现在要告诉你的是，方差齐性的问题在Z检验里不重要，但它在方差分析中异常重要。有很多研究在做方差分析之前没有做方差齐性检验，因此得出了一些错误的结论。这个必须注意。
笑话提问
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奚柱脉君： 是标准正态分布表,你是不是查到1.645了或者?? 用Z检验做关于数学期望的双侧检验时,用的是上二分之α分位点,不是上α分位点. 再有一点,你在查时,主要标准正态分布表给的是点的分布函数值,而你差的是上α分位点,要弄清楚二者之间的联系和区别.
