異なるサンプルサイズにおける標準偏差の同等性お客様が標準偏差の同等性検定について理解を深めようとしています。ヘルプドキュメントでは標準偏差の同等性検定について少し分かりにくく、例も掲載されていません（平均値の同等性検定のみ）。
これについて良い例を持っている人はいますか?
また、サンプルサイズはこのテストにどのような影響を与えるのでしょうか？サンプルサイズはそれぞれ大きく異なりますが、「大きく」が具体的に何を意味するのかは分かりません。
また、サンプル サイズについて補足すると、不等分散検定、不等分散の平均値に対する Welch 検定、Games-Howell 検定 (不等分散の 2 つ以上の平均値の比較についてはアドインで確認できます)、および平均値の等価性検定などでは、不等サンプル サイズはどのように作用するのでしょうか。
異なるサンプルサイズにおける標準偏差の等価性についてサンプルサイズは一般的にデータセットの分散に影響を与える可能性がありますが、グループ間の分散の等価性を検定する場合、必ずしも同じサンプルサイズである必要はありません。サンプルサイズが異なると、不均衡分散分析（ANOVA）の結果になります。グループ間のサンプルサイズが「大きく異なる」場合、不等分散の検定は有意である可能性が高くなります。この場合、ウェルチのANOVAの使用が推奨されます。
通常の分散分析では、等分散を仮定し、F検定にプールされた標準偏差を使用します。一方、ウェルチの分散分析では等分散を仮定せず、各グループの個別分散を用いてF検定を行います。
異なるサンプルサイズにおける標準偏差の等価性についてRashmiさん、ご返信ありがとうございます。
ウェルチの検定では等しいサンプル サイズは必要ないので、ゲームズ ハウエル検定でも同じであると考えます。ゲームズ ハウエル検定はウェルチ補正された Tukey Kramer の 2 対 1 の比較検定であると理解していますが、正しいでしょうか?
不等分散仮定と不等標本サイズ仮定を用いると、このGames-Howell検定は平均値を比較するのに非常に実用的で適切なツールであるように思われます。なぜJMPではこれがデフォルトでないのでしょうか？ご存知の方はいらっしゃいますか？
また、標準偏差（平均ではありません）の同等性検定の実行方法と解釈方法の良い例を持っている人はいますか?
異なるサンプルサイズにおける標準偏差の等価性についてGames-Howell検定は、Tukey-Kramer検定に相当するノンパラメトリック検定です。分散が不等な場合に適しています。Kruskal-Wallis検定は、分散分析に相当するノンパラメトリック検定です。これらは分散が不等な場合に適しています。ただし、ノンパラメトリック検定では通常、すべてのグループで大きなサンプルサイズが必要になります。
分散の同等性検定を解釈するためのこの例を見つけました (検定は標準偏差ではなく分散に対して行われます)。
不等分散オプションの例
異なるサンプルサイズにおける標準偏差の等価性についてトレーニングスターター（JMP 17 > JMP > 同等性の改善）のプロセスフェーズデータテーブルを使用しています。データテーブルに保存されたスクリプトは、順番に表示すると意味が通っているように見えます。
異なるサンプルサイズにおける標準偏差の等価性についてトレーニングスターターを確認するのを忘れていました！お客様向けのJMPドキュメントにも例があると嬉しいです。
