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Tests non paramétriques : test de Kolmogorov Smirnov pour les tests de variance

Bonjour:

 

J'ai une distribution multiple (de grandes données) dont j'ai déjà testé les moyennes et déterminé qu'elles sont identiques et à peu près nulles. C'est ce que j'attendais sur la base de l'expertise du sujet. Deux de la distribution ont des variations plus importantes que mon autre distribution. Je vois cela graphiquement et sur la base des statistiques récapitulatives. Je veux être plus formel et tester les différences dans les variances. Je pensais faire des tests Kolmogorov Smimov; cependant, je ne pouvais pas comprendre comment faire cela pour mes 12 distributions simultanément. Dois-je même utiliser le test KS à cette fin ? Je ne veux pas être lié aux tests de distribution normaux. Les suggestions sont appréciées.

 

Rob

Re : Tests non paramétriques : test de Kolmogorov Smirnov pour les tests de varianceMerci.
Re : Tests non paramétriques : test de Kolmogorov Smirnov pour les tests de variance

D'une manière générale, les tests non paramétriques vous aident à décider si deux populations ou plus sont différentes en ce qui concerne tout paramètre. Ils ne sont pas spécifiques à un particulier paramètre, comme le sont les tests paramétriques.

Re : Tests non paramétriques : test de Kolmogorov Smirnov pour les tests de variance

JMP fournit plusieurs tests statistiques pour comparer les variances entre plusieurs groupes.Sous Ajuster Y par X (unidirectionnel), vous pouvez sélectionner "Variances inégales" dans le triangle rouge, et JMP fournira une liste de statistiques qui vous offriront une meilleure option que KS pour tester les variances.