如何测试方差不相等的组之间多项式（线性）趋势的显着性？

Question

我正在测试几组之间的线性趋势，但是，我的数据违反了各组之间均等方差的假设（通过Levene方差的同质性检验）。

在SPSS中，随着线性趋势的显着性假设均等方差，在没有假设均等方差的情况下，会自动输出显着性。正在执行什么“测试”或“调整”？我可以在R中执行此操作吗？

SPSS输出的图像：（https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcSZRs3EM3wJz5raHhav-LLBTmTyfLJO0z4xHDEzI-3uI15BoBQ5）

我正在努力寻找SPSS到底在做什么，但这可能是某种韦氏校正？

# TEST homogeneity of variance
leveneTest(ICECAP_A ~ SFMental_f, data = SCI)

p <0.001，所以我们拒绝方差的均一性。

# Use built-in contr.poly() function: Tell R to get a polynomial contrast matrix for 5 levels/groups
contrasts(SCI$SFMental_f) <- contr.poly(n=5)

# call an ANOVA
anova.SFMental <- aov(ICECAP_A ~ SFMental_f, data = SCI)

# print output, show linear trend result
summary.aov(anova.SFMental, split=list (SFMental_f=list ("Linear"=1)))

现在，我对线性趋势具有重要意义。如果我们不假设方差相等，我如何获得意义？

Answer 1

似乎SPSS使用[Welch-Satterthwaite公式] 1进行了校正。感谢Andy Field的提示。但是没有直接的R替代方法，因此我以通常的方式构造了对比，并使用lmRob()运行了一个健壮的模型。