Minitabで等分散をどのようにチェックしますか？
質問者：Amritpal Knoppek |最終更新日：2020年4月9日
カテゴリ：科学物理学
等分散性の検定の例
- サンプルデータRoadConditionsを開きます。 MTW。
- [等分散性の検定]ダイアログボックスを開きます。 Mac：統計> ANOVA>等分散。 PC：STATISTICS> ANOVA> EqualVariances 。
- 選択した応答は、すべての因子レベルの1つの列にあります。
- [応答]に、[修正時間]と入力します。
- Factorsに、ExperienceRoadTypeと入力します。
- [OK]をクリックします。
サンプル間の分散が等しいことは、分散の均一性と呼ばれます。分散分析などの一部の統計的検定では、分散がグループまたはサンプル間で等しいと想定しています。 Levene検定は、その仮定を検証するために使用できます。 Leveneの検定は、バートレット検定の代替です。
次に、Minitabでバートレット検定をどのように実行しますか？ Minitabでバートレット検定を実行する方法
- 生データを選択します。
- [統計]> [分散分析]> [等分散性の検定]に移動します。
- [OK]をクリックします。
これに加えて、等しい分散を持つとはどういう意味ですか？
等分散性（等分散性）とは、分散がサンプル間でほぼ同じである場合です。あなたは、2サンプルt検定およびANOVAのように、二つ以上のサンプルの平均を比較している場合は、大幅に異なる分散が間違った結論に手段とリードの違いを曇らせることができます。
F検定の帰無仮説は何ですか？
回帰のF値は、帰無仮説がすべての回帰係数がゼロに等しいというテストの結果です。
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T検定は何に使用されますか？
t検定は、2つのグループの平均値の間に有意差があるかどうかを判断するために使用される一種の推論統計であり、特定の機能に関連している可能性があります。
仮説検定手順の最初のステップは何ですか？
仮説検定
- 仮説検定は、仮説が妥当であるかどうかを検定する科学的プロセスです。
- 最初のステップは、帰無仮説と対立仮説を明確に述べることです。
- 2番目のステップは、テストサイズを決定することです。
- 3番目のステップは、検定統計量と確率値を計算することです。
t検定とF検定の違いは何ですか？
t -2つのサンプルの平均が同じかどうかをテストするために、 testが使用されます。仮定は、それらが正規分布からのサンプルであるということです。 f - testは、2つのサンプルの分散が同じかどうかをテストするために使用されます。同じ仮定が成り立ちます。
Levene検定が有意である場合はどうなりますか？
これは、母分散が等しいという帰無仮説を検定します（分散の均一性または等分散性と呼ばれます）。 Leveneの検定が有意性を示した場合、等分散性の仮定がない、より一般化された検定に切り替える必要があります（ノンパラメトリック検定でさえある場合もあります）。
分散を比較するためのF検定とは何ですか？
F検定（Snedecor and Cochran、1983）は、2つの母集団の分散が等しいかどうかを検定するために使用されます。このテストは、両側検定または片側テストすることができます。この比率が1から外れるほど、母分散が等しくないという証拠が強くなります。
F検定とAnovaは同じですか？
ANOVAは、2つ以上の母集団が異なるかどうかを確認するための平均の検定です。 ANOVAは、ANalysis OfVArianceの頭字語です。 ANOVAを実行するときは、多くの計算を行います。計算するものの1つは、 F検定の値です。したがって、 F検定はANOVAの実行の一部です。
F値とは何ですか？
F値は、 F分布の値です。さまざまな統計的検定により、 F値が生成されます。この値は、検定が統計的に有意であるかどうかを判断するために使用できます。 F値は、分散分析（ANOVA）で使用されます。これは、2つの平均二乗を除算することによって計算されます。
回帰のF検定とは何ですか？
一般に、回帰のF検定は、さまざまな線形モデルの適合を比較します。 F -試験-全体的な有意性の試験は、Fの具体的な形態です。予測子のないモデルを、指定したモデルと比較します。予測子を含まない回帰モデルは、切片のみのモデルとも呼ばれます。
P値はどういう意味ですか？
統計では、 p値は、帰無仮説が正しいと仮定して、統計的仮説検定の観測結果と同じくらい極端な結果を得る確率です。 p値が小さいということは、対立仮説を支持するより強力な証拠があることを意味します。
p値を見つけるにはどうすればよいですか？
検定統計量が正の場合、最初にZが検定統計量よりも大きい確率を見つけます（Zテーブルで検定統計量を調べ、対応する確率を見つけて、1から減算します）。次に、この結果を2倍にして、 p値を取得します。
F検定は何を教えてくれますか？
全体的なF検定の有意性は、モデルが平均を使用するよりも結果変数をより適切に予測するかどうかを示します。あなたのモデルはすべてこれを行います。つまり、各モデルは、結果変数の平均値を使用するよりも大幅に改善されています。
なぜ等分散性を検定するのですか？
等分散の集団又は因子のレベル間の差異の等価性をテストするためのテストを使用します。結果のp値がアルファの適切な選択よりも大きい場合、分散が等しいという帰無仮説を棄却できません。あなたは等分散の仮定が満たされていることを確信することができます。
何が高いF値と見なされますか？
F比は、2つの平均二乗値の比です。帰無仮説が真である場合、ほとんどの場合、 Fの値は1.0に近いと予想されます。 F比が大きいということは、グループ平均間のばらつきが、偶然に予想されるよりも大きいことを意味します。
R Squaredはどういう意味ですか？
決定係数は、データが近似回帰直線にどれだけ近いかを示す統計的尺度です。これは、決定係数、または重回帰の多重決定係数としても知られています。 100％は、モデルがその平均の周りの応答データのすべての変動性を説明していることを示します。
標準偏差とはどういう意味ですか？
標準偏差は、グループの測定値が平均（平均）または期待値からどのように分散しているかを示すために使用される数値です。標準偏差が低いということは、ほとんどの数値が平均に近いことを意味します。標準偏差が高いということは、数値がより分散していることを意味します。
t検定での等分散の定義は何ですか？
2標本t検定：等分散。このようなサンプルは独立しています。母分散が既知である場合には分散が知られているとき、二つの比較手段で説明したように、仮説検定は、正規分布を使用して行うことができます。しかし、母分散は通常は知られていません。
分散とはどういう意味ですか？
確率論と統計では、分散は確率変数の平均からの偏差の2乗の期待値です。非公式には、一連の（乱数）数値が平均値からどれだけ広がっているかを測定します。