Mikor teljesül a varianciahomogenitás feltételezése?

Pontszám: 4,4/5 ( 46 szavazat )

A variancia homogenitásának feltételezése akkor teljesül, ha: A különböző csoportok varianciái szignifikánsan eltérőek . Az eltérések a különböző csoportokban megközelítőleg egyenlőek. A csoportok közötti eltérés arányos a csoportok átlagával.

Mikor feltételezhető a variancia homogenitása?

Ha a p-érték TÖBB MINT . 05 , akkor a kutatók teljesítették a variancia homogenitásának feltételezését, és egyirányú ANOVA-t tudnak végezni. Ha a p-érték kisebb, mint . 05, akkor a kutatók megsértették a variancia homogenitásának feltételezését, és nem paraméteres Kruskal-Wallis tesztet fognak használni az elemzés elvégzéséhez.

Teljesül-e a variancia homogenitásának feltételezése, és honnan tudja?

A variancia homogenitásának feltételezése a független minták t-próbája és az ANOVA feltételezése, amely azt állítja, hogy minden összehasonlító csoport azonos varianciával rendelkezik .

Mi a variancia homogenitási feltételezése?

A varianciahomogenitás a t-próbák és az F-tesztek (varianciaanalízisek, ANOVA-k) alapjául szolgáló feltevés , amelyben két vagy több minta populációs varianciái (azaz a pontszámok átlag körüli eloszlása ​​vagy „szórása”) egyenlőnek tekintendők. .

Milyen tesztet kell használni, ha a variancia homogenitása megsértődik?

Például, ha a varianciaanalízis (ANOVA) során megsértették a varianciahomogenitás feltevését, alternatív F-statisztikát (Welch's vagy Brown-Forsythe; lásd Field, 2013) használhat annak meghatározására, hogy van-e statisztikai szignifikanciája.

A variancia homogenitása (1. rész)

43 kapcsolódó kérdés található

Mi történik, ha a variancia homogenitása nem teljesül?

Tehát, ha a csoportok szórásai nagyon eltérőek, és ezért nem alkalmasak az egyirányú ANOVA-ra, akkor azokat sem kell Kruskal-Wallis vagy Mann-Whitney teszttel elemezni. Gyakran a legjobb módszer az adatok átalakítása. A logaritmusokká vagy reciprokokká való transzformálás gyakran megteszi a trükköt, visszaállítva az egyenlő szórást.

Mi az a Levene-teszt a variancia homogenitására?

A Levene-teszt (Levene 1960) annak tesztelésére szolgál, hogy k minta egyenlő eltérésekkel rendelkezik-e . A minták közötti egyenlő eltéréseket varianciahomogenitásnak nevezzük. Egyes statisztikai tesztek, például a varianciaanalízis azt feltételezik, hogy az eltérések egyenlőek a csoportok vagy minták között. A Levene-teszt használható ennek a feltételezésnek az ellenőrzésére.

Honnan tudod, hogy a szórás egyenlő vagy egyenlőtlen?

Ennek két módja van:
  1. Használja a variancia-ökölszabályt. Ökölszabályként, ha a nagyobb szórás és a kisebb szórás aránya kisebb, mint 4, akkor feltételezhetjük, hogy az eltérések megközelítőleg egyenlőek, és a Student-féle t-próbát használjuk. ...
  2. Végezzen F-tesztet.

Honnan tudod, hogy szignifikáns-e a szórás?

Ha a p-érték kisebb, mint az Ön szignifikanciaszintje (pl. 0,05), akkor elutasíthatja a nullhipotézist. A két eltérés közötti különbség statisztikailag szignifikáns . Ez a feltétel azt jelzi, hogy a mintája elég erős bizonyítékot szolgáltat arra a következtetésre, hogy a két populáció variabilitása eltérő.

Honnan tudod, hogy az adatok homogének?

Egy adathalmaz akkor homogén , ha egymáshoz hasonló dolgokból (azaz emberekből, sejtekből vagy tulajdonságokból) áll . Például egy 20 éves, fizika 101-re beiratkozott főiskolai hallgatókból álló adatsor homogén minta.

Hogyan teszteli a homogenitást?

A homogenitás vizsgálata során minden alcsoportból vagy sokaságból külön-külön választunk ki véletlenszerű mintákat, és egyetlen kategorikus változóra gyűjtünk adatokat. A nullhipotézis azt mondja, hogy a kategorikus változó eloszlása ​​minden alcsoportban vagy sokaságban azonos. Mindkét teszt ugyanazt a khi-négyzet tesztstatisztikát használja.

Hogyan ellenőrzi a homoszkedaszticitási feltételezéseket?

A többszörös lineáris regresszió utolsó feltételezése a homoszkedaszticitás. A maradékok és az előrejelzett értékek szóródása jó módszer a homoszkedaszticitás ellenőrzésére. Az elosztásban ne legyen egyértelmű minta; ha van kúp alakú mintázat (ahogyan lentebb látható), az adatok heteroszkedasztikusak.

Hogyan bizonyítod a homoszkedaszticitást?

A homoszkedaszticitás (konstans variancia) ellenőrzéséhez: Készítsen szórásdiagramot a standardizált maradékokról az illesztett értékekhez képest . Készítse el a standardizált maradékok szórásdiagramját az egyes független változók függvényében.

Honnan tudhatja, hogy az adatok normál elosztásúak-e?

A normális eloszlás szimmetrikus és ferdesége nulla . Ha egy adathalmaz eloszlása ​​nullánál kisebb ferdeséggel vagy negatív ferdeséggel rendelkezik, akkor az eloszlás bal vége hosszabb, mint a jobb oldali; a pozitív ferdeség azt jelenti, hogy az eloszlás jobb farka hosszabb, mint a bal.

Jó-e a varianciahomogenitás?

A homogenitás feltételezése fontos az ANOVA tesztelésnél és a regressziós modelleknél. Az ANOVA-ban, ha a variancia homogenitása megsérül, nagyobb a valószínűsége a nullhipotézis téves elutasításának.

Honnan tudhatod, hogy egy Levene-teszt szignifikáns?

Ezután a mintaméreteink élesen egyenlőtlenek, így valóban meg kell felelnünk a variancia homogenitási feltételezésének. A Levene-teszt azonban statisztikailag szignifikáns, mivel p < 0,05 : elvetjük nullhipotézisét az egyenlő populációs varianciákról.

Mit mond a p-érték a varianciaról?

Értelmezés. Használja a p-értéket annak meghatározására, hogy a sokaság szórása vagy szórása statisztikailag különbözik-e a feltételezett varianciatól vagy szórástól . ... Ha a p-érték nagyobb, mint a szignifikancia szint, a döntés az, hogy nem utasítjuk el a nullhipotézist.

Hogyan befolyásolja a szórás a szignifikanciát?

A nagyobb változékonyság csökkenti a statisztikai szignifikancia észlelésének képességét . ... A statisztikai elemzéshez azonban szinte mindig a sokaságból vett mintákat használunk, ami homályosabb képet ad. Véletlenszerű minták esetén a minta méretének növelése olyan, mint a populációk képének felbontásának növelése.

Mi a jelentős költségeltérés?

A költségeltérés a ténylegesen felmerült költség és a tervezett vagy tervezett költségösszeg közötti különbség, amelyet fel kellett volna fedezni .

Hogyan teszteljük az egyenlőtlen eltéréseket?

Hogyan történik az egyenlőtlen variancia t teszt kiszámítása
  1. Az átlagok közötti különbség standard hibájának kiszámítása. A t arányt úgy számítjuk ki, hogy a két minta átlaga közötti különbséget elosztjuk a két átlag különbségének standard hibájával. ...
  2. A df kiszámítása.

Mit jelent az, hogy egyenlőtlen a szórása?

A konzervatív választás az "Egyenlőtlen eltérések" oszlop használata, ami azt jelenti , hogy az adatkészletek nincsenek összevonva . Ehhez nincs szükség olyan feltételezésekre, amelyekben nem lehet igazán biztos, és szinte soha nem hoz nagy változást az eredményeken.

Mit tekintünk egyenlőtlen szórásnak?

Az egyenlőtlen variancia t teszt esetében a nullhipotézis az, hogy a két sokaság átlaga megegyezik, de a két populáció variancia különbözhet . ... Az egyenlőtlen variancia t teszt a két átlag közötti különbség konfidencia intervallumát jelenti, amely akkor is használható, ha a szórások különböznek.

Mi a varianciahomogenitás a statisztikákban?

A variancia homogenitása (homoscedaszticitás) számos parametrikus statisztikai módszer által megosztott fontos feltételezés . Ez a feltevés megköveteli, hogy az egyes populációkon belüli variancia egyenlő legyen minden populációra (a módszertől függően kettő vagy több).

Mi a teendő, ha a Levene-teszt szignifikáns?

Az interneten található szakirodalom szerint ha a Levene-teszt szignifikáns, akkor az ANOVA és a Post Hoc nem alkalmazható . Az adatok a Kolmogorov-Smirnov és Shapiro-Wilk normalitás teszt alapján normálisnak tűnnek. Mindkettő jelentéktelen értéket mutat ezeknél a teszteknél.