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方差齐性分析中的F值到底该怎样计算?

发布时间:2020-04-15 16:24:42

资讯分类:方差齐性  f值  计算  分析  检验  正态分布  总体
方差齐性分析中的F值到底该怎样计算?

首先,可能是我理解错了你图中的F量。但F检验的值一定是大于零的,如果你得到的小于零,一定是公式用错了。F=S1²/S2² 第二,F检验对总体的正态假设很敏感,就是说,如果不能确定两个总体全部严格服从了正态分布,那么,F检验就会失效。可以用levene检验或者非参数检验代替。所以,处理数据前,请先确定总体的分布。 第三,关于t检验 1.单样本情况下,总体稍稍偏离正态分布,当样本容量足够大时(需要根据情况和经验来判断n的大小,30,或50,或更多),对t检验功效的影响是不大的。极端情况下,当样本n大于120时,t检验和z检验极度相近(有兴趣可验证一下:))。但是当样本容量小于30并且不能判断总体是不是近似正态分布时,t检验功效会降低。可用非参数检验代替。 2.双样本情况下, a.总体方差相等,只要样本量n1,n2都大于30,即使总体不服从正态分布,也可以用t检验。参考中心极限定理。 b.总体方差不相等,总体应至少近似服从正态分布。大数据样本来判断总体服从正态分布不是总能发生,样本容量小的最好做正态性检验,钟型图,比较中位数均值西格玛之类的方法,至少能判断数据近似服从正态分布。如果实在不服从。。。就参考非参数吧。。或者数据转换。和这种情况相同的还有成对t检验,若验证数据严重违背正态分布,就不要用t检验了。 请注意,双样本的2个t检验统计量是不同的,自由度也不一样,但他们的结果很近似,所以感觉做总体方差相等的假设有些多余。不过,有时候2个总体方差的等同性对他们的结果还是有很大影响的。所以,用F检验先做总体方差的差别检验在进行t检验的选择是非常有必要的。 上面有说的不恰当的地方,请大家再一起讨论。

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