심하게 불균형한 샘플을 사용한 2방향 분산 분석이처럼 두 표본 크기가 크게 다를 경우(25 대 410) 표준 분산 분석을 사용해도 괜찮을까요?
기본 데이터 분석 및 모델링Re : 강하게 불균형 한 샘플이 포함 된 양방향 anovaF- 검정을 의미한다고 생각합니까? 정량적 통계 테스트를 수행하기 전에 데이터에 특이한 데이터 포인트 (특별 또는 할당 가능)가 있는지 검사합니다. 정량 테스트를 수행하기 전에 먼저이를 이해하십시오. 평균은 거의 같지만 두 그룹의 차이는 다릅니다. 척도에 대한 맥락이 없으므로 해당 값의 변동이 실제적으로 중요한지 모르겠습니다. MSE는 두 그룹의 분산 평균으로 추정됩니다. 이 경우, 분산이 클 수 있으므로 차이 검정으로 두 그룹의 평균간에 유의 한 차이가 없을 수 있습니다.
Re : 강하게 불균형 한 샘플이 포함 된 양방향 anova덧붙여서, 그 결과를 믿을 것인지 또는 그 결과를 외삽 할 수 있는지의 여부는 주로 데이터를 획득 한 방법과 해당 데이터 세트가 미래를 대표하는 방법의 함수입니다.Re : 강하게 불균형 한 샘플이 포함 된 양방향 anova나는 pval을 의미합니다. 이 경우 95 % CL에서는 중요하지 않습니다. 그러나 나는 그것을 믿을 수 있습니까? pval이 0.01보다 낮은 강한 언밸런스 샘플에서 이와 같은 다른 사례를 보았습니다. 당신은 rogth입니다. "예"그룹은 "아니오"그룹보다 차이가 큽니다. 그렇다면이 두 그룹을 비교하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 분산과 표본 크기의 큰 차이.
펠리체Re : 강하게 불균형 한 샘플이 포함 된 양방향 anova두 그룹의 표본 크기의 차이는 모수 추정값의 분산이 팽창한다는 점을 제외하고는 중요하지 않습니다. (예, 분산 분석 모델이 있습니다.)
추론이 유효한지 결정하려면 분산 분석의 가정을 확인해야합니다.
- 관찰은 독립적입니다 (자동 상관 없음).
- 오류는 일반적으로 배포됩니다.
- 그룹 간 편차는 일정합니다. 유일한 차이점은 평균입니다.
최소한 두 가지 가정을 심각하게 위반 한 것으로 보이므로 ANOVA를 사용하지 않아야합니다.
Re : 강하게 불균형 한 샘플이 포함 된 양방향 anova고마워 마크. 그렇다면이 두 그룹을 비교하는 가장 좋은 모델은 무엇입니까?
에프.Re : 강하게 불균형 한 샘플이 포함 된 양방향 anovaOneway 플랫폼 메뉴에서 동일하지 않은 분산 명령을 사용하십시오. 분산에 대한 몇 가지 가설 검정뿐만 아니라 분산이 다른 경우에 대한 Walsh ANOVA도 제공합니다.
