Equivalenza delle deviazioni standard con diverse dimensioni del campioneUn cliente sta cercando di capire come testare l'equivalenza per la deviazione standard. La documentazione di supporto è un po' confusa riguardo al test di equivalenza per la deviazione standard e non ci sono esempi (solo per l'equivalenza delle medie).
Qualcuno ha un buon esempio di ciò?
Inoltre, in che modo la dimensione del campione influisce su questo test? Le dimensioni del campione sono piuttosto diverse, senza sapere cosa significhi specificamente "piuttosto".
E, per continuare con le dimensioni del campione, come entrano in gioco le dimensioni disuguali del campione, ad esempio, nel test della varianza disuguale, nel test di Welch per medie con varianza disuguale, nel test di Games-Howell (trovato tramite il componente aggiuntivo per un confronto di più di 2 medie con varianze disuguali) e nel test di equivalenza delle medie?
Re: Equivalenza delle deviazioni standard con diverse dimensioni del campioneLa dimensione del campione potrebbe influenzare la varianza del set di dati in generale, tuttavia non è necessario che la dimensione del campione sia la stessa per testare l'equivalenza delle varianze tra i gruppi. Diverse dimensioni del campione daranno luogo a un'ANOVA non bilanciata. Se le dimensioni del campione tra i gruppi sono "abbastanza diverse", è altamente probabile che il test delle varianze disuguali sia significativo. In questo caso, si consiglia di utilizzare l'ANOVA di Welch.
L'ANOVA standard presuppone varianze uguali e utilizza la deviazione standard aggregata per il test F. L'ANOVA di Welch non presuppone varianze uguali; utilizza la varianza individuale per ciascun gruppo per condurre il test F.
Re: Equivalenza delle deviazioni standard con diverse dimensioni del campioneGrazie, Rashmi, per la tua risposta.
Poiché il test di Welch non richiede dimensioni del campione uguali, suppongo che sia lo stesso anche per il test di Games-Howell, che a quanto ho capito è un test di confronto a coppie di Tukey Kramer corretto da Welch, corretto?
Con l'ipotesi di varianza non uniforme e di dimensione campionaria non uniforme, questo test di Games-Howell sembra essere uno strumento molto pratico e pertinente per confrontare le medie. Perché non è predefinito in JMP? Qualcuno lo sa?
Inoltre, qualcuno ha un buon esempio di come eseguire e interpretare il test di equivalenza per la deviazione standard (non per la media)?
Re: Equivalenza delle deviazioni standard con diverse dimensioni del campioneIl test di Games-Howell è un test non parametrico equivalente al test di Tukey Kramer. Funziona bene quando le varianze sono disuguali. Il test di Kruskal-Wallis è un equivalente non parametrico dell'ANOVA. Queste sono buone opzioni per varianze disuguali. Tuttavia, i test non parametrici di solito richiedono che tutti i gruppi abbiano campioni di grandi dimensioni.
Ho trovato questo esempio per interpretare il test di equivalenza per le varianze (il test è per la varianza e non per la deviazione standard).
Esempio dell'opzione Varianze non uguali
Re: Equivalenza delle deviazioni standard con diverse dimensioni del campioneUtilizzo la tabella dati "Fasi di processo" del Training Starter (JMP 17 > JMP > Miglioramenti dell'equivalenza). Gli script salvati nella tabella dati sembrano avere senso se visualizzati in ordine.
Re: Equivalenza delle deviazioni standard con diverse dimensioni del campioneHo dimenticato di guardare nel training starter! Sarebbe fantastico avere un esempio anche nella documentazione JMP per i clienti.
