方差齐性检验:修订间差异

来自决策链云智库
(创建页面,内容为“{{Infobox nodebasic|nodename=方差齐性检验|nodeimage=Analysis of Variance_Multiple Comparisons.png|developer=Dev.Team-DPS|productionstate=PC可用|productionstatedesc=在 V1.0部署|nodeenglishname=Has english name::Analysis of Variance_Multiple Comparisons|abbreviation=AVMC|funcmaincategory=数据分析|funcsubcategory=DataAGM Lv1 Cat::方差分析|nodecategory=数据挖掘|nodeinterpretor=R|nodeshortdescription=<p>方差齐性…”)
 
无编辑摘要
第1行: 第1行:
{{Infobox nodebasic|nodename=方差齐性检验|nodeimage=Analysis of Variance_Multiple Comparisons.png|developer=Dev.Team-DPS|productionstate=PC可用|productionstatedesc=在[[DecisionTree | V1.0]]部署|nodeenglishname=[[Has english name::Analysis of Variance_Multiple Comparisons]]|abbreviation=AVMC|funcmaincategory=数据分析|funcsubcategory=[[DataAGM Lv1 Cat::方差分析]]|nodecategory=数据挖掘|nodeinterpretor=R|nodeshortdescription=<p>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。\n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。\n参数:选择分组变量,和连续型数值变量</p>|nodeinputnumber=4|nodeoutputnumber=3|nodeloopsupport=是|nodeifswitchsupport=否|nodeavailableplotlist=SplittingNephelogram|nodeavailabletablelist=Table_For_Downstream|nodeconfiguration=VariableList;DropManu|nodeinputports=WorkFlow-Control ▶;Transfer-Table ■|nodeoutputports=WorkFlow-Control ▶;Transfer-Table ■|statsapewikiurl=https://wiki.statsape.com/方差齐性检验_Plus|previousnode=[[多重比较方差分析]]|nextnode=[[Welch检验]]}}{{Navplate AlgorithmNodeList}}[[Category:方差分析]]
{{Infobox nodebasic  
|nodename=方差齐性检验
|nodeimage=Test for Homogeneity of Variances.png
|developer=Dev.Team-DPS
|productionstate=PC可用
|productionstatedesc=在[[DecisionLinnc | V1.0]]部署
|nodeenglishname=[[Has english name::Test for Homogeneity of Variances]]
|abbreviation=[[Has abbreviation::HV_Test]]
|funcmaincategory=数据分析
|funcsubcategory=[[DataAGM Lv1 Cat::方差分析]]
|nodecategory=数据挖掘
|nodeinterpretor=R
|nodeshortdescription=<p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>参数:选择分组变量,和连续型数值变量</p>
|nodeinputnumber=4
|nodeoutputnumber=3
|nodeloopsupport=是
|nodeifswitchsupport=否
|nodeavailableplotlist=SplittingNephelogram
|nodeavailabletablelist=Table_For_Downstream
|nodeconfiguration=VariableList;DropManu
|nodeinputports=WorkFlow-Control ▶;Transfer-Table ■
|nodeoutputports=WorkFlow-Control ▶;Transfer-Table ■
|statsapewikiurl=https://wiki.statsape.com/方差齐性检验
|previousnode=[[多重比较方差分析]]
|nextnode=[[方差齐性检验]]
}}
 
 
{{Navplate AlgorithmNodeList}}
 
[[Category:方差分析]]

2023年12月4日 (一) 22:03的版本

Test for Homogeneity of Variances.png
节点状态
PC可用
V1.0部署
方差齐性检验
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
If/Switch-支持逻辑判断
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
下一节点方差齐性检验


属性“Nodeicon”(作为页面类型)与输入值“File:”包含无效字符或不完整,并因此在查询或注释过程期间导致意外结果。


查找其他类别的节点,请参考以下列表