朱zhu

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2023/03/27阅读:45主题:橙心

方差齐性检验

方差齐性检验

方差齐性检验定义与意义

方差齐性检验是指对两个或更多组数据进行比较时,检验它们的方差是否相等的过程。这个检验通常用于统计分析和假设检验,以确定是否可以使用方差相等的假设。如果数据集的方差不相等,则可能会导致错误的结论,因此方差齐性检验对于正确的分析非常重要。

常用的方差齐性检验包括:

1.Levene检验:用于检验两个或多个组之间的方差是否相等。(较常用)

2.Bartlett检验:用于检验两个或多个正态分布的样本的方差是否相等。

3.Brown-Forsythe检验:用于检验两个或多个组的方差是否相等,可以在数据不满足正态性假设时使用。

在进行方差齐性检验之前,需要先进行正态性检验,以确定数据是否满足正态分布假设。如果数据不满足正态分布假设,则可能需要使用非参数方法进行分析。

代码演示

#新建数据
a <- rnorm(20302.3)
b <- rnorm(20332.8)
c <- rnorm(20482.3)
df <- as.data.frame(cbind(a,b,c))
df_long <- df %>% pivot_longer(cols = 1:3, names_to = "Group", values_to = "value")
df_long

检验方差齐性

Levene检验

leveneTest(value ~ factor(Group), data = df_long)

Bartlett检验

bartlett.test(value ~ factor(Group), data = df_long)

可视化

library(ggpubr)  #调用包“ggpubr”
ggerrorplot(df_long, x = "Group", y = "value", desc_stat = "mean_sd"#画平均值标准差图

分类:

数学

标签:

Python

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朱zhu
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