方差齐性检验：修订间差异

来自决策链云智库
无编辑摘要
无编辑摘要
第21行： 第21行：
|nodeavailabletablelist=Table_For_Downstream
|nodeavailabletablelist=Table_For_Downstream
|nodeconfiguration=VariableList;DropManu
|nodeconfiguration=VariableList;DropManu
|nodeinputports=WorkFlow-Control 🠊;Transfer-Variable ◆;Transfer-Table ■
|nodeinputports=WorkFlow-Control ➤;Transfer-Variable ◆;Transfer-Table ■
|nodeoutputports=WorkFlow-Control 🠊;Transfer-Variable ◆;Transfer-Table ■
|nodeoutputports=WorkFlow-Control ➤;Transfer-Variable ◆;Transfer-Table ■
|statsapewikiurl=https://wiki.statsape.com/方差齐性检验
|statsapewikiurl=https://wiki.statsape.com/方差齐性检验
|previousnode=[[多重比较方差分析]]
|previousnode=[[多重比较方差分析]]

2023年12月8日 (五) 13:49的版本

Test for Homogeneity of Variances.png
节点状态
PC可用
在 V1.0部署
方差齐性检验Test for Homogeneity of Variances.svg
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名方差齐性检验
功能主类别数据分析
英文缩写HV_Test
功能亚类别方差分析
节点类型数据挖掘
开发语言R
节点简介

方差齐性检验是一种统计检验方法，用于检验两个或多个样本的方差是否相等。这种检验通常用于分析方差（ANOVA）之前，以确定数据是否满足方差齐性的假设。方差齐性是许多统计方法（如t检验和ANOVA）的一个重要假设。如果数据不满足方差齐性的假设，那么这些方法的结果可能会不准确。因此，在使用这些方法之前，通常需要进行方差齐性检验来确定数据是否满足这一假设。

该模块整合了Levene检验、Bartlett检验和Fligner-Killeen检验三种方法如果方差齐性检验表明数据不满足方差齐性的假设，那么您可以使用一些方法来纠正这一问题。例如，您可以对数据进行变换，或者使用不需要方差齐性假设的非参数方法来分析数据。

用途：用于检验两个或更多的样本组的方差是否相等。如ANOVA（方差分析），需要样本组之间的方差齐性作为预设条件。如果这个条件不满足，那么方差分析的结果可能会出现偏差。

参数：选择分组变量，和连续型数值变量

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口4个
Output-出口3个
Loop-支持循环是
If/Switch-支持逻辑判断否
输入输出
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
相关节点
上一节点多重比较方差分析
下一节点Welch检验
WikimediaUI-Globe.svg相关网站





查找其他类别的节点，请参考以下列表

取自“https://wiki.statsape.com/index.php?title=方差齐性检验&oldid=3314”
最近修改
此页面最后编辑于2023年12月8日 (星期五) 13:49。
版权
DecisionLinnc Wiki (决策链云智库) © 2024 by Statsape is licensed under Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International. To view a copy of this license, visit [http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/| CreativeCommons-Licenses-4.0].