MinitabでLeveneのテストをどのように実行しますか？
質問者：Ibrar Alkov |最終更新日：2020年3月24日
カテゴリ：科学物理学
このデータセットに対してMinitabでLeveneの検定を実行するには：
- [統計]> [基本統計]> [2分散]を選択します。
- [両方のサンプルが1つの列にある]をクリックします。
- [サンプル]にC1と入力します。
- サンプルIDにC2と入力します。 [OK]をクリックします。
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>等分散。
- 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。
続いて、質問は、なぜ等分散性を検定するのかということです。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。
同様に、Minitabでバートレット検定をどのように行うのでしょうか。
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。
Leveneの検定は何を教えてくれますか？
統計では、 Leveneの検定は、2つ以上のグループに対して計算された変数の分散の同等性を評価するために使用される推論統計です。 Leveneの検定は、この仮定を評価します。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）。
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等分散性の仮定とは何ですか？
等分散性は、t検定とF検定（分散分析、ANOVA）の両方の基礎となる仮定であり、2つ以上のサンプルの母分散（つまり、平均の周りのスコアの分布または「広がり」）は等しいと見なされます。 。
Leveneの検定が有意である場合はどうなりますか？
Leveneの分散の同等性の検定の結果から、グループ間の分散に差がないという帰無仮説を棄却し、グループ間の分散に統計的に有意な差があるという対立仮説を受け入れることができます。
分散が重要であるかどうかをどうやって知るのですか？
母分散または母標準偏差と仮説値の差が統計的に有意であるかどうかを判断するには、p値を有意水準と比較します。通常、0.05の有意水準（αまたはアルファとして示される）が適切に機能します。
Leveneの検定でFはどういう意味ですか？
分散の均一性
F検定の帰無仮説は何ですか？
F検定は、検定統計量が帰無仮説の下でF分布を持つ統計検定です。これは、データがサンプリングされた母集団に最適なモデルを特定するために、データセットに適合した統計モデルを比較するときに最もよく使用されます。
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。
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。
どのようにして分散を取得しますか？
分散を計算するには、サンプルの平均または平均を計算することから始めます。次に、各データポイントから平均を減算し、差を2乗します。次に、2乗されたすべての差を合計します。最後に、合計をnから1を引いたもので割ります。ここで、nはサンプル内のデータポイントの総数に等しくなります。
等しくないサンプルサイズでテストを行うことはできますか？
あなたは概念的または数学的に、任意の意味をなさない不均等なサンプルサイズを持っているとき、Aはt検定をペアリング。概念的には、対応のあるt検定は、前の値と後の値の差に対して、「前」の値に大きな分散がある場合に適しています。
どのt検定を使用する必要がありますか？
t検定には主に3つのタイプがあります。
独立サンプルt検定は、2つのグループの平均を比較します。対応のあるサンプルのt検定は、同じグループの平均を異なる時間（たとえば、1年間隔）で比較します。 1つのサンプルのt検定は、既知の平均に対して単一のグループの平均をテストします。 等分散とは何ですか？
等分散の仮定は何ですか？分散分析（ANOVA）などの統計的検定では、平均が異なる母集団からサンプルが異なる場合でも、分散が同じであると想定しています。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。
2標本t検定とは何ですか？
二-サンプルトン-テスト。 2標本t検定は、 2つの母平均間の差（d 0 ）を検定するために使用されます。一般的なアプリケーションは、平均が等しいかどうかを判断することです。
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。
対応のあるt検定とは何ですか？
対になったサンプルT -時々依存標本t検定と呼ばれる、 -試験は、観測値の2つのセットの間の平均差がゼロであるかどうかを決定するために使用される統計的な手順です。対になった標本tに-テスト、各被験者またはエンティティは、観測の組で得られ、2回測定されます。
1標本のt検定をどのように計算しますか？
1標本t検定は、標本データの平均を既知の値と比較します。たとえば、あなたはあなたのサンプル平均は母集団の平均と比較する方法を知りたいかもしれません。 1つのサンプルT検定の例
- サンプル平均（x¯）。
- 母平均（μ）。
- サンプルの標準偏差= $ 15。
- 観測数（n）= 25。
2標本の不等分散t検定とは何ですか？
統計では、ウェルチのt検定、または不等分散t検定は、 2つの母集団の平均が等しいという仮説を検定するために使用される2標本の位置検定です。