強く不均衡なサンプルを用いた2元配置分散分析このような場合、2 つのサンプル サイズが非常に大きく異なる (25 対 410) のですが、標準の分散分析テストで問題ありませんか?
基本的なデータ分析とモデリング再：非常に不均衡なサンプルのある2つの方法の分散分析私はあなたがFテストを意味すると思いますか？定量的統計テストを行う前に、異常なデータポイント（特殊または割り当て可能）のデータを調べます。 定量テストを行う前に、これらを最初に理解してください。 平均はほぼ同じであるように見えますが、2つのグループの分散は異なります。 私にはスケールのコンテキストがないので、これらの値の変動が実際に重要であるかどうかはわかりません。 MSEは、2つのグループの分散の平均によって推定されます。 この場合、その分散は大きくなる可能性が高いため、差の検定では2つのグループの平均間に有意差は生じない可能性があります。
再：非常に不均衡なサンプルのある2つの方法の分散分析付け加えると、これらの結果を信じるかどうか、またはそれらの結果を外挿できるかどうかは、主にデータがどのように取得されたか、およびこれらのデータセットが将来どのように代表されるかによって決まります。再：非常に不均衡なサンプルのある2つの方法の分散分析私はpvalを意味します。この場合、95％のCLでは重要ではありません。しかし、私はそれを信じることができますか？0.01未満のpvalを持つ強力なアンバランスサンプルでこのような他のケースを見ました。あなたはロガスです。「はい」のグループは、「いいえ」のグループよりも分散が大きくなります。この場合、2つのグループを比較するのに最適な方法はどれですか。分散とサンプルサイズの大きな違い。
フェリーチェ再：非常に不均衡なサンプルのある2つの方法の分散分析2つのグループのサンプルサイズの違いは重要ではありませんが、パラメーターの推定値の分散が大きくなる点が異なります。（はい、ANOVAモデルがあります。）
推定が有効かどうかを判断するには、分散分析の仮定を確認する必要があります。
- 観測は独立しています（自己相関なし）。
- エラーは通常分散されます。
- 分散はグループ間で一定です。唯一の違いは平均です。
少なくとも2つの仮定に大幅に違反しているように見えるため、ANOVAを使用しないでください。
再：非常に不均衡なサンプルのある2つの方法の分散分析マークありがとう。その場合、2つのグループを比較するのに最適なモデルはどれですか。
F.再：非常に不均衡なサンプルのある2つの方法の分散分析Onewayプラットフォームメニューの[不等分散]コマンドを使用します。これは、分散のいくつかの仮説検定だけでなく、分散が等しくないケースのウォルシュANOVAも提供します。
