anova bidirezionale con campioni fortemente sbilanciatiIn casi come questo, in cui le due dimensioni del campione sono così fortemente diverse (25 contro 410), il test ANOVA standard è valido?
Analisi e modellazione dei dati di baseRi: anova a due vie con campioni fortemente sbilanciatiPresumo che intendi il test F? Prima di fare qualsiasi test statistico quantitativo esaminerei i dati per punti di dati insoliti (speciali o assegnabili). Comprendere questi prima di fare qualsiasi test quantitativo. Mi sembra che i mezzi siano più o meno gli stessi, ma le varianze dei 2 gruppi sono diverse. Non ho un contesto per la scala, quindi non so se la variazione di questi valori abbia un significato pratico. Il MSE sarà stimato dalla media delle varianze dei 2 gruppi. In questo caso, tale varianza sarà probabilmente grande, quindi il test delle differenze probabilmente non produrrà alcuna differenza significativa tra la media dei 2 gruppi.
Ri: anova a due vie con campioni fortemente sbilanciatiSolo per aggiungere, se credere a quei risultati o se questi risultati possono essere estrapolati è in gran parte una funzione di come i dati sono stati acquisiti e di quanto rappresentativi di questi insiemi di dati siano per il futuro.Ri: anova a due vie con campioni fortemente sbilanciatiIntendo il pval. In questo caso non è significativo con il 95% di CL. Ma ci posso credere? Ho visto altri casi come questo con un forte campione sbilanciato con un pval inferiore a 0,01. Sei di buon umore. Il gruppo "Sì" presenta una varianza notevole rispetto al gruppo "No". Quindi in questo caso qual è il metodo migliore per confrontare i 2 gruppi? Grande differenza nella varianza e nelle dimensioni del campione.
FeliceRi: anova a due vie con campioni fortemente sbilanciatiLa differenza nella dimensione del campione dei due gruppi non ha importanza, tranne per il fatto che gonfia la varianza delle stime dei parametri. (Sì, esiste un modello ANOVA.)
È necessario controllare i presupposti dell'ANOVA per decidere se l'inferenza è valida.
- Le osservazioni sono indipendenti (nessuna auto-correlazione).
- Gli errori sono normalmente distribuiti.
- La varianza è costante tra i gruppi. L'unica differenza è la media.
Sembra che tu abbia violato gravemente almeno due delle ipotesi, quindi non dovresti usare ANOVA.
Ri: anova a due vie con campioni fortemente sbilanciatiGrazie Marco. Quindi in quel caso qual è il modello migliore per confrontare i 2 gruppi?
F.Ri: anova a due vie con campioni fortemente sbilanciatiUtilizzare il comando Varianza diseguale nel menu della piattaforma Oneway. Non solo fornirà diversi test di ipotesi per la varianza, ma anche il Walsh ANOVA per i casi con varianze ineguali.
