我有两组参与者，他们都进行了相同的测量。
当我对其中一个测量值进行中位数分割以检验我关于交互作用的假设时，因变量未能通过 Levene 的方差相等性检验。当我执行三分法时，它通过了 Levene 的测试——当我只比较高三分之一和低三分之二时，以及当我也比较所有三分之三时。
在我运行的所有 ANOVA 中都有主效应和交互效应，但只有 2x2 ANOVA 未能通过 Levene 的显着性检验，3x2 ANOVA 都没有失败。
这怎么可能？
ANOVA 中低/高或三次分裂的理由
机器算法验证
方差分析
spss
2022-03-31 16:46:13
1个回答
（这不是对这个问题的直接回答，更多的是关于为什么应该避免这种方法的参考资料。）
其中一些问题包括效应估计的向下偏差、误差方差的膨胀和（因此）低功率。还有影响 p 值计算的依赖性问题（即以“通常”方式计算的 p 值不正确）。
关于为什么中值（等）变量拆分是一个坏主意的材料很多。
http://www.uvm.edu/~dhowell/gradstat/psych341/lectures/Factorial2Folder/Median-split.html
http://psych.colorado.edu/~mcclella/MedianSplit/
http://core.ecu.edu/psyc/wuenschk/stathelp/Dichot-Not.doc
MacCallum, RC, Zhang, S., Preacher, KJ 和 Rucker, DD (2002)。关于量化变量二分法的实践。心理方法，7, 19-40。这里
艾肯，LS 和韦斯特，SG（1991 年）。多元回归：测试和解释交互
谷歌出现了更多的参考和链接
切入 3 或 4 并不能避免问题，但也没有那么糟糕。
其它你可能感兴趣的问题