不等分散検定の異なる結果をどのように解釈すればよいですかデータの不等分散をテストしたところ、Bartlett、Levene、Brown-Forsythe から異なる結果が得られました。Bartlett Levene の p 値では、分散が同じであるという帰無仮説を棄却できるとされています。Brown-Forsythe では、帰無仮説を棄却できないとされています。どのテストを信じるべきでしょうか、それともテストは決定的ではないのでしょうか。
基本的なデータ分析とモデリング返信： 不等分散テストの異なる結果をどのように解釈すればよいですかこんにちは。分散均一性検定には多くの方法があり、それぞれの方法には長所と短所があります。たとえば、LEVENE 法と Brown-Torsytle 法はデータが正規分布に従わない場合に使用できますが、Bartlett 法ではデータが正規分布に従う必要があります。LEVENE 法は、多くの統計ソフトウェアで最優先されています。
Re: 不等分散テストの異なる結果をどのように解釈すればよいですかこんにちはぶぶぶぶ 、
コミュニティへようこそ！
@星華が述べたように、あらゆる統計テストは、テストに使用されるデータに関する仮定に依存します。
このレポートと結果を生成するために使用されたデータにアクセスできないため、より正確なサポートが提供できません。そのため、不等分散テストに使用されるさまざまな統計テスト専用の JMP ヘルプ ( 不等分散レポートと分散が等しいことをテストするための統計詳細)を読むことをお勧めします。
この回答があなたのお役に立てば幸いです。
Re: 不等分散テストの異なる結果をどのように解釈すればよいですかデータをプロットしましたか?
Re: 不等分散テストの異なる結果をどのように解釈すればよいですか＠スタットマンの質問に少し付け加えると、少なくとも、Fit Y by X プラットフォームを使用して各観測セットを最初にプロットし、散布図を 3 秒以上見つめないようにします。変数間の広がりに大きな差異が見られない場合は、おそらく差異はありません。
Re: 不等分散テストの異なる結果をどのように解釈すればよいですか星華とビクターに感謝します。リンクと正規性に関する仮定は役に立ちました。私の質問は、どの分散テストをいつ行うかということだったと思いますが、その質問に対する答えはあるのでしょうか? 私が持っているデータでは、テストで矛盾する結果が得られた場合にどうすればよいのか知りたいだけです。それとも、分析の前にテストを決定する必要がありますか。ここにデータを添付しました。
Re: 不等分散テストの異なる結果をどのように解釈すればよいですか可能であれば、データを増やしてください。現在はデータが少なすぎます。
