不同樣本量的標準差等價性一位客戶正在了解標準差的等效性檢定。幫助文件對於標準差等價性的測試有點令人困惑，並且沒有範例（僅針對平均值的等價性）。
有人能舉出這方面的好例子嗎？
此外，樣本大小如何影響該測試？樣本數差異很大，不知道「相當」具體是什麼意思。秒
並且，為了跟進樣本量，不平等的樣本量如何發揮作用，例如，方差不等檢定、Welch 的方差不等均值檢定、Games-Howell 檢定（透過插件發現，用於比較 2 個以上方差不等的均值）和均值等價性檢定？
回覆：不同樣本量的標準差的等價性樣本大小通常會影響資料集的變異數，但是，測試組間變異數的等價性時，並未要求樣本大小相同。不同的樣本大小將導致變異數分析不平衡。如果各組之間的樣本量“差異很大”，則方差不齊檢定很可能具有顯著性。在這種情況下，建議使用 Welch 變異數分析。
常規變異數分析假設變異數相等，並使用合併標準差進行 F 檢定。 Welch 的變異數分析不假設變異數相等；它使用每組的個別變異數來進行F檢定。
回覆：不同樣本量的標準差的等價性謝謝 Rashmi 的回覆。
由於 Welch 的檢定不需要相同的樣本量，因此我認為 Games-Howell 檢定也是一樣的，我理解 Games-Howell 檢定是經過 Welch 校正的 Tukey Kramer 成對比較檢驗，對嗎？
在變異數不等假設和樣本量不等假設下，Games-Howell 檢定似乎是一種非常實用且相關的平均值比較工具。為什麼 JMP 預設不這麼做 - 有人知道嗎？
此外，有沒有人有一個很好的例子來說明如何進行和解釋標準差（而不是平均值）的等價檢定？
回覆：不同樣本量的標準差的等價性Games-Howell 檢定是與Tukey Kramer 等效的非參數檢定。當變異數不相等時，這種方法很有效。 Kruskal-Wallis 檢定是變異數分析的非參數等價檢定。對於方差不等的情況，這些都是不錯的選擇。然而，非參數檢定通常要求所有組別都有較大的樣本量。
我發現這個例子可以解釋變異數的等價檢定（檢定的是變異數而不是標準差）。
方差不等選項範例
回覆：不同樣本量的標準差的等價性我使用來自培訓入門 (JMP 17 > JMP > 等效性改進) 的流程階段資料表。保存到資料表中的腳本按順序顯示時似乎有意義。
回覆：不同樣本量的標準差的等價性我忘了查看訓練啟動器了！如果 JMP 文件中也能為客戶提供一個範例就更好了。
