분산이 다른 경우 일원 분산 분석을 사용하여 여러 수단 비교나는 3 개의 데이터 세트를 가지고 있으며 그룹 간 평균이 다른지를보기 위해 일원 분산 분석을 수행했다. P 값에 대한 ANOVA는 0.13이며 평균값 사이에 유의 한 차이가 없음을 보여 주었지만 균등 분산 검정에 대한 O'Brein, Brown-Forsyhe Levene 및 Barrlett 검정은 0.00723 이하의 p 값을가집니다. 이는 변동이 동일하지 않음을 나타냅니다. Welch의 ANOVA 테스트는 또한 낮은 p- 값 0.0123을가집니다. 분산은 동일하지 않기 때문에 웰치의 검정은 분산이 동일하지 않기 때문에 적어도 하나의 그룹 평균이 다른 그룹과 다르다는 것을 보여주는 적절한 테스트입니까? 나는 Tukey-Kramer 테스트가 유사하다면 적절한 테스트가 될 것이라고 믿습니다. 차이가 동일하지 않으면 동등한 테스트가 있습니까?
Re : 여러 방법을 비교하는 것은 편차가 동일하지 않을 때 편도 ANOVA를 사용하는 것을 의미합니다.몇 가지 생각 :
우선, p 값을 '뚜렷 함'을 나타내는 '벼랑'으로 사용하는 것을 피하십시오. 그러나 그 이상은 테스트 통계가 최소한 만기가 될 확률의 척도입니다. 또한, Y에서 X 산점도에 맞추기를 할 때 그룹의 의미에 대해 무엇을 말합니까? 가장 중요한 것은 도메인 전문 지식이 귀하의 궁극적 인 결정을 알리는 데 도움이 될 수 있습니까? 그룹과 관련하여 잘못된 결정을 내릴 때의 위험 (통계적이지는 않음)은 무엇입니까? 이것들은 당신의 궁극적 인 결정을 적어도 AP 가치만큼 이끌어 내야합니다.
마지막으로, 다중 비교 모드에서 p 값 또는 그 형제를 생성하는 것을 사용하도록 결정되면, 비모수 다중 비교 테스트를 살펴보십시오. 이들은 Nonparametric -> Nonparametric multiple comparison 아래의 Y by X 플랫폼 보고서에있는 핫 스폿 옵션으로 제공됩니다.
