SPSS进行稳健性检验的方法
SPSS中进行稳健性检验一般都用什么方法
稳健性估计一般针对于异方差的，SPSS要处理异方差要先对构建的模型进行诊断，看散点图虽然直观但有时也不好明确是否存在异方差，要是看检验统计量的话还要手工进行计算很麻烦。所以涉及到内生性、异方差等问，SPSS能做的可能就有限了。这时一般寻求eviews或Stata等更专业的软件。比如stata要得到模型的稳健性估计结果，直接在模型语句后面加一个robust就完事了，而SPSS则很麻烦。这种条件下如果非要由SPSS做，建议有二：一是诊断模型是否存在异方差；二是如果存在异方差，那么模型就用加权最小二乘法进行估计。
相关性检验与稳健性检验问题
（一）在做相关性检验时，某自变量指标与因变量正相关，而在多元回归分析时得出的结果是负相关，这是怎么回事？还有某自变量指标与因变量指标显著，但是在多元回归时又不显著，这是为什么？
（二）稳健性检验应该怎么做?有哪些方法啊？控制变量换一些含义相同的指标算不算稳健性检验？
spss稳健性检验的方法
稳健性检验检验的是实证结果是否随着参数设定的改变而发生变化，如果改变参数设定以后，结果发现符号和显著性发生了改变，说明不是robust的，需要寻找问题的所在。
一般根据自己文章的具体情况选择稳健性检验：
1. 从数据出发，根据不同的标准调整分类，检验结果是否依然显著；
2. 从变量出发，从其他的变量替换，如：公司size可以用total assets衡量，也可以用total sales衡量；
3. 从计量方法出发，可以用OLS, FIX EFFECT, GMM等来回归，看结果是否依然robust；
如何用spss进行秩和检验，具体操作步骤
spss秩和检验操作步骤：
1、非参数检验，两个或多个独立样本，2个就进入2个的菜单，是多个就进入多个的菜单。
2、秩和检验是把不正态的正态的数据转换为等级对多组进行比较，就像非参数中的方差分析或t检验。卡方检验的范围就广多了，如果是非参数检验里的第一个“卡方检验”，则只是看在一种单一的情况下不同分类属于哪种分布。
补充数据的情况：如是T1－T7只是样本编号，用秩和检验就可以比较A、B、C三种琼脂对某药物抑制大肠杆菌的影响。
怎样用spss做方差同质性检验
无论是单因素的方差分析，还是多因素的方差分析，你可以先打开方差分析的对话框，然后点选“选项”按钮，在弹出的对话框里有方差齐性检验的选项，勾选即可。 方差齐性与否看方差齐性F检验的结果就可以，如果sig值大于0.05，就是齐性，适合做方差分析。 按说不齐性是不可以进行后续的方差分析的，因为在均值检验中（包括方差分析，T检验等）各个实验处理的效应被认为是一种固定效应，对所有人的作用一样，也就是说，处理的作用就是给每个人原来的的水平加上一个相同的常数，这样的话，每个被试组原来什么方差，实验处理后还是什么方差，那么，如果不同被试组的方差不齐性，也就是方差之比显著不等于1，就说明被试之间原本就差异很大，那我们的方差分析就得不到准确的结论，不知道究竟是实验处理造成了不同被试组间的差异，还是说这里面也混淆了个体差异。 方差不齐性，原则上不能进行方差分析，但spss里的方差分析是在最小二乘法的框架下做的，和教育及心理统计教材中介绍的方差分析的分析方式不太一样，好处是这样的方差分析比较稳健，对于方差齐性的问题不敏感，即使违反了，也还是能用，结果也还是比较可信的。在spss里面齐性并不是方差分析的必要条件。只不过教材是为了给你介绍大概原理，而且对最新的软件的性能也不是非常了解，所以非要齐性。况且做方差分析的论文里面一般也不会报告齐性检验。所以你就直接用方差分析就行了。 如果还是不放心，可以做一些数据转换，使其接近齐性，比如box—cox转换，对数转换等等。
spss方差同质性检验追问：
但是方差齐性检验是不能超过50个组的，我的数据有180个+_+
spss方差同质性检验追答：
方差齐性检验好像没有组的限制，因为只是方差最大组和最小组相比。
