如何解释方差不齐检验的不同结果我正在测试我的数据是否具有不等方差，并从 Bartlett、Levene 和 Brown-Forsythe 中获得了不同的结果。Bartlett Levene p 值表示您可以拒绝方差相同的零假设。Brown-Forsythe 表示您不能拒绝零假设。我应该相信哪个测试，或者测试结果不确定？
基础数据分析与建模回复： 如何解释方差不齐检验的不同结果你好，方差齐性检验有很多种方法，每种方法都有优缺点，比如当数据不符合正态分布时，可以使用LEVENE和Brown-Torsytle，而Bartlett则要求数据符合正态分布，很多统计软件都会优先考虑LEVENE方法。
回复：如何解释方差不齐检验的不同结果你好@BuhBuhBuh ，
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正如@星华提到的，任何统计测试都依赖于对测试所用数据的假设。
由于我们无法访问您用于生成此报告的数据以及这些结果以便更准确地帮助您，我建议您阅读专门介绍用于不等方差检验的不同统计测试的 JMP 帮助： 不等方差报告和方差相等检验的统计细节。
希望这个答案能帮到你，
回复：如何解释方差不齐检验的不同结果您已经绘制数据图表了吗？
回复：如何解释方差不齐检验的不同结果对@statman的问题补充一点...至少我会先使用 Fit Y by X 平台绘制每组观测值，然后盯着散点图看不超过三秒钟。如果您没有看到变量之间的差异很大...那可能就不存在。
回复：如何解释方差不齐检验的不同结果感谢@星华和@Victor_G ，这些链接和关于正态性的假设很有帮助。我想我的问题更多的是关于哪种方差检验以及何时进行，这个问题有答案吗？对于我拥有的数据，我只是好奇如果测试结果相互矛盾该怎么办。或者你需要在分析之前决定测试。我在这里附上了我的数据。
回复：如何解释方差不齐检验的不同结果如果可以的话请增加更多的数据，目前数据太少。
