불평등 분산 테스트의 다른 결과를 어떻게 해석합니까?저는 제 데이터에 대해 불균등 분산을 검정하고 있었는데 Bartlett, Levene, Brown-Forsythe에서 다른 결과를 얻었습니다. Bartlett Levene p-값은 분산이 같다는 귀무 가설을 기각할 수 있다고 했습니다. Brown-Forsythe는 귀무 가설을 기각할 수 없다고 했습니다. 어떤 검정을 믿어야 할까요, 아니면 검정이 결정적이지 않을까요?
기본 데이터 분석 및 모델링답변: 불평등 분산 테스트에서 다른 결과를 어떻게 해석합니까?안녕하세요, 분산 동질성 검정에는 여러 가지 방법이 있으며, 각 방법에는 장단점이 있습니다. 예를 들어, LEVENE과 Brown-Torsytle은 데이터가 정규 분포에 맞지 않을 때 사용할 수 있는 반면, Bartlett은 데이터가 정규 분포에 맞아야 합니다. LEVENE 방법은 많은 통계 소프트웨어에서 최우선 순위입니다.
Re: 불평등 분산 테스트에서 다른 결과를 어떻게 해석합니까?안녕하세요 @부흐부흐부흐 ,
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
@Xinghua 님 이 언급했듯이, 모든 통계적 테스트는 테스트에 사용된 데이터에 대한 가정에 의존합니다.
이 보고서를 생성하는 데 사용한 데이터와 해당 결과에 접근할 수 없으므로 보다 정확하게 도움을 드릴 수 없으므로 분산 불일치 검정에 사용된 다양한 통계 검정에 대한 JMP 도움말을 읽어보시기 바랍니다. 분산 불일치 보고서 및 분산이 동일한지 확인하는 검정에 대한 통계 세부 정보 .
이 답변이 그동안 당신에게 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 불평등 분산 테스트에서 다른 결과를 어떻게 해석합니까?데이터를 그래프로 표시하셨나요?
Re: 불평등 분산 테스트에서 다른 결과를 어떻게 해석합니까?@스탯맨 의 질문에 조금 더 덧붙이자면... 최소한 Fit Y by X 플랫폼을 사용하여 각 관측치 세트를 먼저 플로팅하고 산점도를 3초 이상 응시하지 않았을 겁니다. 변수 전체에 걸쳐 분포에 큰 차이가 보이지 않는다면... 아마도 없을 겁니다.
Re: 불평등 분산 테스트에서 다른 결과를 어떻게 해석합니까?@싱화 와 @빅터_G , 링크와 정규성에 대한 가정이 도움이 됩니다. 제 질문은 분산에 대한 어떤 검정을 언제 해야 하는지에 대한 것이었고, 그 질문에 대한 답이 있을까요? 제가 가진 데이터로 검정 결과가 상충되는 경우 어떻게 해야 할지 궁금합니다. 아니면 분석 전에 검정을 결정해야 합니까? 여기에 제 데이터를 첨부했습니다.
Re: 불평등 분산 테스트에서 다른 결과를 어떻게 해석합니까?가능하다면 더 많은 데이터를 제공해 주세요. 현재 데이터가 너무 적습니다.
