Il confronto di più significa utilizzare l'ANOVA unidirezionale quando le varianze non sono ugualiHo 3 set di dati ed ho eseguito ANOVA a una via per vedere se le medie tra i gruppi sono diverse. L'ANOVA per il valore P è 0,13 e mostra che non vi è alcuna differenza significativa tra le medie, ma i quattro test per il test di varianza uguale O'Brein, Brown-Forsyhe Levene e Barrlett hanno un valore p uguale o inferiore a 0,00723. Ciò indica che le varianze non sono uguali. Anche il test ANOVA di Welch ha un valore p basso 0,0123. Poiché la varianza è disuguale, il test di Welch è il test appropriato per mostrare almeno una media del gruppo diversa dalle altre poiché le varianze sono disuguali? Credo che il test Tukey-Kramer sarebbe stato appropriato se la varainace fosse uguale. Esiste un test equivalente se le varianze sono disuguali?
Oggetto: confrontare più mezzi utilizzando ANOVA unidirezionale quando le varianze sono disugualiQualche pensiero per te:
Prima di tutto, cerca di evitare di utilizzare i valori p come una "scogliera" che indica "significanza", ma più come una misura della probabilità di ottenere una statistica del test almeno altrettanto grande dovuta esclusivamente al caso. Inoltre, cosa ti dicono i tuoi occhi sul significato del gruppo quando guardi il grafico a dispersione Fit Y by X? E, cosa più importante, l'esperienza nel dominio può aiutarti a prendere la tua decisione finale? Quali sono i rischi (pratici non statistici) per prendere una decisione sbagliata riguardo ai gruppi? Questi dovrebbero aiutare a guidare la tua decisione finale almeno quanto il valore p.
Infine, se sei vincolato e determinato a utilizzare qualcosa che produce valori p oi loro fratelli in una modalità di confronto multiplo, forse dai un'occhiata ai test di confronto multiplo non parametrici? Questi sono offerti come opzione hot spot dal report della piattaforma Adatta Y per X in Confronti multipli non parametrici -> Non parametrici.
