方差分析假设检验JMP 社区大家好！
我在做数据分析项目时遇到了一个问题。 我想测试不同类型的产品在价格上是否存在统计差异。 我使用方差分析来进行测试。 在此之前，我创建了不同类型产品的价格箱线图。 我想知道在进行方差分析之前是否应该排除箱线图指示的异常值。
如果您能为我提供一些见解，那将非常有帮助。 太感谢了！
回复：方差分析假设检验您可以尝试改变响应方式。 严重倾斜的数据通常受益于自然对数函数。 或者，使用拟合最小二乘法分析数据以确定最佳幂变换：
- 选择分析>适合模型
- 选择公开投标然后单击是
- 选择物品然后单击添加
- 点击跑步
- 单击“响应”旁边的红色三角形并选择因素分析> Box Cox Y 变换
检查 SSE 与 lambda 的关系图。 如果没有任何转换有帮助，则应在 lambda = 1 附近找到最小 SSE。 Lambda = 0 本质上与对数变换相同。 单击 Box Cox 旁边的红色三角形并选择保存最佳。 现在使用重复您的分析公开投标 X作为回应。
查看此更改是否有助于满足假设。
回复：方差分析假设检验非常感谢你的回复！
我知道我需要检查依赖变量是否呈正态分布且方差是否相等。 我尝试了 JMP 中的正态分位数和不等方差。 我还在这篇文章中附上了结果。 然而，我的数据似乎不是正态分布的，并且方差不等。 我想知道如何处理不平等的差异。
回复：方差分析假设检验我真的很喜欢正态分位数图选项中单程。 该图叠加了同一图中各组的正态分布。 y 轴截距是平均值，斜率是标准差。 您可以检查方差分析假设（只有总体差异是平均值（线的垂直位移），总体具有相同的方差（线是平行的），并检查异常值）同时进行。
回复：方差分析假设检验除了吉姆的见解之外，您还想检查以下假设：方差是常数跨组，因为测试模型会以这种方式变化并汇集各组的估计值。 因此，请务必单击 Oneway 旁边的红色三角形并选择不等方差这是对另一个重要假设的检验。
回复：方差分析假设检验非常感谢吉姆！ 这很有帮助！
回复：方差分析假设检验在我看来，异常值不应该被消除，除非存在与分析无关的因果效应，从而使值成为最终的值。 如果找不到，那么您应该假设这些值是有效分布的一部分。 但这引导我们进入下一个问题，方差分析假设数据呈正态分布。 对于有偏差的数据（可能是异常值造成的），数据的形式可能不正常。 发生这种情况时，您应该通过转换来标准化数据。 JMP 中的分布平台可以帮助您确定数据是否正态，如果不正态，它可能会为您提供一个转换，您可以使用该转换将数据转换为正态以进行分析。
