分散が等しくない場合の一元配置分散分析を使用した複数の平均の比較3つのデータセットがあり、グループ間の平均が異なるかどうかを確認するために一元配置分散分析を行いました。P値のANOVAは0.13であり、平均間に有意差はありませんが、等分散検定の4つの検定O'Brein、Brown-Forsyhe Levene、およびBarrlettでは、p値は0.00723以下です。これは、分散が等しくないことを示します。ウェルチのANOVA検定も低いp値0.0123を持ちます。分散は等しくないので、Welchの検定は、分散が等しくないためにグループの平均が他の平均と異なる少なくとも1つを示すための適切な検定ですか？バラエティが同じであれば、Tukey-Kramerテストが適切であったと思います。分散が等しくない場合、等価評価はありますか？
再分散が等しくない場合、一元配置分散分析を使用して複数の平均を比較するあなたのためのいくつかの考え：
まず最初に、p値を 'signficance'を示す 'cliff'として使用しないようにしますが、少なくとも偶然のために検定統計量が少なくとも同じ大きさになる確率の尺度として使用します。さらに、フィットY×X散布図を見ると、グループの平均について何がわかりますか。そして最も重要なのは、ドメインの専門知識があなたの最終的な決定に役立つかどうかです。グループに関して誤った決定を下すことに対するリスク（実際的ではない）は何ですか？これらは、少なくともp値と同じぐらいATの最終決定を導くのに役立ちます。
最後に、もしあなたが束縛されていて、多重比較モードでp値またはそれらの兄弟を生み出すものを使うことを決心しているなら、おそらくノンパラメトリック多重比較検定を見てください。これらは、ノンパラメトリック - >ノンパラメトリック多重比較の下のFit Y by Xプラットフォームレポートのホットスポットオプションとして提供されています。
