一元配置分散分析-一元配置分散分析の手段皆さんこんにちは、
私はJMPを使い始め、4つのグループを使用してANOVAを実行しています。 ひし形の平均を作成したところ、4つのグループすべてでひし形のサイズが同じであることがわかりました。 ただし、サンプルの配布に関しては、グループによって大きく異なります。 また、CIの範囲がすべてのグループで同じであることに気付きました（上位95％-下位95％）。
これはどうあるべきですか、それとも設定を変更する必要がありますか？
attachamendには、私のデータの印刷物があります。
ありがとうございました！
Re：一元配置分散分析-一元配置分散分析の手段（19年2月22日修正）
エラーが対称的に分布している場合はLevene検定を使用し、そうでない場合はBrown-Forsythe検定を使用することをお勧めします。
この推奨事項は、テストの検出力を最大化するためのシミュレーション研究に基づいています。 （つまり、最低のタイプIIエラー率または偽陰性率。）
Re：一元配置分散分析-一元配置分散分析の手段「分散が等しいことをテストする」出力のヘルプ画面を見ると、必要なものの多くを取得できます。出力ページのプルダウンメニューに移動し（ウィンドウの上部を横切るバーの後ろに非表示になります）、[？]を選択します。道具。次に、ヘルプを表示するレポートに移動して、クリックします。JMPは、その出力のヘルプページを開きます。
Re：一元配置分散分析-一元配置分散分析の手段おかげさまで、私の混乱は、「分散が等しいテスト」レポートでのさまざまなテストの多さに起因しています。私はオブライエン、額-フォーサイスなどを持っています。これらのテストのどれが関連しているか、またはそれらをどのように解釈すべきかわかりません（すべて0.05より大きい）また、ウェルチの検定が下部にあり、確率>Fが0.0187です。
Re：一元配置分散分析-一元配置分散分析の手段ANOVAは、すべての平均が等しいという帰無仮説と、すべてが等しくないという対立仮説を検定します。 この方法では、グループ内の分散が同じであると想定し、この分散の推定値をプールします。 この仮定により、信頼区間の幅と平均ダイヤモンドの高さ（CIのグラフィック）が同じになります。
Unequal Varianceコマンドは、この仮定をテストします。 分散が大幅に異なる場合は、ANOVAの結果または平均のひし形を使用して仮説を決定しないでください。 同じコマンドは、分散の違いを調整する手順のウェールズ語バージョンも実行します。
Re：一元配置分散分析-一元配置分散分析の手段これは本当に役に立ちましたが、私がそれをどのように解釈するかについてさらに詳しく教えていただけますか？
Re：一元配置分散分析-一元配置分散分析の手段あなたは得たかもしれません印象「グループはその分布に関してかなり異なっています」が、あなたはその仮説をテストすることができますANOVAコマンド（テストはすべてが等しくないことを意味します）および不均等な分散コマンド（すべてが等しくない標準偏差をテストします）。
データの各グループは5つの母集団からの小さなサンプルであるため、差異（平均または標準偏差）の証拠は比較的弱い可能性があります。
Re：一元配置分散分析-一元配置分散分析の手段やあ@MRT 、
分散分析は、母集団分散の推定値として、プールされたセル内誤差項（モデルの平均二乗誤差）に依存します（これが、分散の均一性の仮定がANOVAにとって重要である理由の1つです）。 これが意味することは、個々の平均の周りに形成された信頼区間は、母分散の同じ推定値を使用して標準誤差を計算するため、各グループに同じ数の個人がいる場合、同じ幅の信頼区間が得られるということです。 これがお役に立てば幸いです。
@julian
Re：一元配置分散分析-一元配置分散分析の手段はい、Fit YbyXを使用しました。
添付ファイルには、平均と標準偏差の両方のテーブル、および一元配置分散分析の平均があります。
Re：一元配置分散分析-一元配置分散分析の手段Fit Y by Xプラットフォームを使用したとすると、平均と標準偏差の表を表示することは可能ですか？
