单因素方差分析 - 单因素方差分析的方法大家好，
我开始使用 JMP 并使用四个组进行方差分析。 我创建了菱形平均值，并注意到所有 4 组的菱形大小相同。 然而，这些群体的样本分布却截然不同。 我还注意到所有组的 CI 范围相同（上 95% - 下 95%）。
这是应该的样子还是我必须更改任何设置？
在附件中您可以找到我的数据打印件。
谢谢你！
回复：单因素方差分析 - 单因素方差分析的方法（2019 年 2 月 22 日修订）
如果误差对称分布，我们建议您使用 Levene 检验，否则使用 Brown-Forsythe 检验。
该建议基于模拟研究，以最大限度地发挥测试的功效。 （即最低的 II 类错误率或漏报率。）
回复：单因素方差分析 - 单因素方差分析的方法通过查看帮助屏幕中的“测试方差是否相等”输出，您可以获得所需的大部分内容。转到输出页面的下拉菜单（它将隐藏在一直穿过窗口顶部的栏后面），然后选择“？”工具。然后移至您想要查看帮助的报告，然后单击它。JMP 将打开该输出的帮助页面。
回复：单因素方差分析 - 单因素方差分析的方法非常感谢，我的困惑源于“方差相等的测试”报告上不同测试的多样性。我有奥布莱恩、布罗西斯等。我不确定哪些测试是相关的，或者我应该如何解释这些测试（所有测试都大于 0.05）我在底部还有 Welch 测试，其概率 > F 为 0.0187
回复：单因素方差分析 - 单因素方差分析的方法方差分析检验所有均值均相等的原假设与均值不均相等的备择假设。 该方法假设组内方差相同，并汇集该方差的估计值。 这一假设又导致置信区间的宽度和平均菱形的高度（CI 图形）相同。
不等方差命令将测试这个假设。 如果方差显着不同，则不应使用方差分析结果或平均菱形来决定假设。 同一命令还执行威尔士版本的过程，以调整方差的差异。
回复：单因素方差分析 - 单因素方差分析的方法这确实很有帮助，但是您能否进一步详细说明我将如何解释这一点？
回复：单因素方差分析 - 单因素方差分析的方法您可能已经得到了印象“这些群体的分布有很大不同”，但你可以用方差分析命令（测试手段不全部相等）并与不等方差命令（测试标准偏差并非全部相等）。
每组数据都是来自五个总体的小样本，因此任何差异（平均值或标准差）的证据可能相对较弱。
回复：单因素方差分析 - 单因素方差分析的方法你好@捷运,
方差分析依赖于汇总的单元内误差项（模型的均方误差）作为总体方差的估计（这是方差同质性假设对于方差分析很重要的原因之一）。 这意味着围绕个体均值形成的置信区间使用相同的总体方差估计来计算标准误差，因此，如果每组中的个体数量相同，那么您将拥有相同宽度的置信区间。 我希望这有帮助！
@朱利安
回复：单因素方差分析 - 单因素方差分析的方法是的，我确实使用过 Fit Y by X。
附件中有平均值和标准差表，以及单因素方差分析表。
回复：单因素方差分析 - 单因素方差分析的方法假设您使用 Fit Y by X 平台，您是否可以显示平均值和标准差表？
