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Pruebas no paramétricas: prueba de Kolmogorov Smirnov para pruebas de varianza

Hola:

 

Tengo una distribución múltiple (datos grandes) que ya probé los medios y determiné que son iguales y aproximadamente cero. Esto es lo que esperaba en base a la experiencia en el tema. Dos de la distribución tienen variaciones más grandes que mi otra distribución. Veo esto gráficamente y basado en las estadísticas resumidas. Quiero ser más formal y probar las diferencias en las varianzas. Estaba pensando en hacer la prueba de Kolmogorov Smimov; sin embargo, no pude averiguar cómo hacer esto para mis 12 distribuciones simultáneamente. ¿Debería incluso estar usando la prueba KS para este propósito? No quiero estar atado a las pruebas de distribución normal. Se agradecen sugerencias.

 

Robar

Re: Pruebas no paramétricas: prueba de Kolmogorov Smirnov para pruebas de varianzaGracias.
Re: Pruebas no paramétricas: prueba de Kolmogorov Smirnov para pruebas de varianza

En términos generales, las pruebas no paramétricas ayudan a decidir si dos o más poblaciones son diferentes en cuanto a ninguna parámetro. No son específicos de un especial parámetro, como se prueban con las pruebas paramétricas.

Re: Pruebas no paramétricas: prueba de Kolmogorov Smirnov para pruebas de varianza

JMP proporciona varias pruebas estadísticas para comparar las variaciones entre varios grupos.En Fit Y by X (oneway), puede seleccionar "Desigual Varianzas" del triángulo rojo, y JMP le proporcionará una lista de estadísticas que le darán una mejor opción que KS para probar las variaciones.