樣本嚴重不平衡的雙向變異數分析在這種情況下，兩個樣本大小差異很大（25 對 410），標準變異數檢定可以嗎？
基礎資料分析與建模回复：具有強烈不平衡樣本的雙向方差分析使用 Oneway 平台菜單中的不等方差命令。 它不僅會為方差提供幾個假設檢驗，還會為方差不等的情況提供沃爾什方差分析。
回复：具有強烈不平衡樣本的雙向方差分析謝謝馬克。 那麼在那種情況下，哪個是比較兩組的最佳模型？
F。回复：具有強烈不平衡樣本的雙向方差分析兩組樣本量的差異無關緊要，只是它會增大參數估計值的方差。 （是的，有一個方差分析模型。）
您需要檢查方差分析的假設以確定推論是否有效。
- 觀察是獨立的（無自相關）。
- 錯誤呈正態分佈。
- 組間方差是恆定的。 唯一的區別是平均值。
看起來你嚴重違反了至少兩個假設，所以你不應該使用方差分析。
回复：具有強烈不平衡樣本的雙向方差分析我的意思是pval。 在這種情況下，95% CL 並不顯著。 但我能相信嗎？ 我看到了其他類似的情況，其中 pval 低於 0.01 的強不平衡樣本。 你是羅格斯。 “是”組比“否”組有較大差異。 那麼在這種情況下，比較兩組的最佳方法是什麼？ 方差和样本量的巨大差異。
幸福回复：具有強烈不平衡樣本的雙向方差分析補充一點，是否相信這些結果或這些結果是否可以推斷在很大程度上取決於數據的獲取方式以及這些數據集對未來的代表性。回复：具有強烈不平衡樣本的雙向方差分析我假設你的意思是 F 檢驗？ 在進行任何定量統計測試之前，我會檢查數據中是否存在異常數據點（特殊的或可分配的）。 在進行任何定量測試之前，請先了解這些。 在我看來，均值大致相同，但兩組的方差不同。 我沒有規模的背景，所以我不知道這些值的變化是否具有任何實際意義。 MSE 將通過兩組方差的平均值來估計。 在這種情況下，方差可能會很大，因此差異檢驗可能不會在兩組的平均值之間產生顯著差異。
