应用命令、工作表标识符和示例数据值保留原文。截图、图表和下载文件均为英文。
示例： 四个工位的装配扭矩
120 个不同的装配件，四个工位各 30 个。
下载示例数据（CSV，英文列名）此示例与 Help 中使用的示例相同。导入 CSV 文件以按照步骤操作，或在 Help 中使用 Open example in a practice copy 预填输入。
1. 创建工作区
在侧边栏中打开 Basic Statistics，选择 Equal Variances。创建并命名分析，选择 New blank worksheet，然后选择 Create analysis。
2. 导入示例数据
下载上方的 CSV 文件并将其导入工作表。分隔符选择 Comma，小数分隔符选择 Dot，并选中 First row contains column names。
3. 指定输入列
在 Inputs 中，将 applied_torque_nm 指定为 Response，将 station 指定为 Factor。每行包含一个装配件的扭矩及施加该扭矩的工位。
4. 设置检验
选择 Levene (mean-centered) 作为 Test method，输入 0.05 至 Significance level (α)。
5. 运行分析
选择 Run analysis，然后打开 Results。
6. 解读结果
明确研究问题
四个工位各有 30 个不同的装配件。Levene 检验比较各工位的扭矩变差，并非平均扭矩。此处以均值为中心的 Levene 检验比较各读数与其所属工位均值之间的绝对距离。
阅读总体结果
Levene 统计量为 12.9749，p = 2.286 × 10⁻⁷。在 5% 显著性水平上，有证据表明总体方差存在差异。总体检验无法确定每一对存在差异的组。
找出离散程度较大的组
Station_3 的标准差约为 0.1370 N·m。其他工位的标准差介于 0.0427 至 0.0675 N·m。各工位均有 30 个读数，因此可从 Station_3 开始调查较大的离散程度。
调查该工位
检查 Station_3 的设置、产品组合及测量条件。这些结果定位了变差差异，但无法确定其物理原因，也无法判断每个扭矩是否均满足要求。
更多详情：阅读各结果部分
完整结果表采用六位有效数字，与 Help 中一致。
方差齐性检验
方法记录为以均值为中心的 Levene 检验。统计量和 p 值概括方差齐性检验结果。DF1 为 3，对应四个组；DF2 为 116，对应 120 个读数。组数、总样本量 N 和显著性水平记录了研究信息及 5% 的检验阈值。
| 统计量 | 数值 |
|---|---|
| 方法 | Levene（以均值为中心） |
| 统计量 | 12.9749 |
| p 值 | 2.28649e-7 |
| DF1 | 3 |
| DF2 | 116 |
| 组数 | 4 |
| 总数 N | 120 |
| α | 0.05 |
| 判定 | 方差似乎不相等。 |
- 比较多个均值且方差不等时，可考虑 Welch ANOVA。
各组摘要
组别表示工位；n 为装配件数。均值是以 N·m 为单位的扭矩，标准差是以 N·m 为单位的离散程度。此检验针对变差，因此均值接近并不表示一致性相近。
| 组别 | n | 均值 | 标准差 |
|---|---|---|---|
| Station_4 | 30 | 3.4902 | 0.0674789 |
| Station_2 | 30 | 3.50983 | 0.0609398 |
| Station_1 | 30 | 3.4951 | 0.0427377 |
| Station_3 | 30 | 3.47933 | 0.136995 |
7. 创建报告
保留 Equal variances test、全部 Group summaries、方法、单位及抽样背景。描述变差的总体差异，不据此断言原因。
在已完成的运行中选择 Add to report 。打开 Choose individual items and advanced options 以选择表格和图表，然后选择 Add to draft。隐藏的项目仍会保留在已保存的分析中。
为报告命名，并添加研究目的和您的解读。选择 Save，查看 Preview，然后使用 Export → Download HTML。以下示例包含全部已选内容，包括超出单屏显示范围的结果。