R语言-方差检验

Posted 2023-03-20

参考技术A 对实验数据检验方差相等的正态分布总体均值是否相等。判断各因素对试验指标影响是否显著。根据影响实验指标条件的个数可以区分为：单因素方差分析，双因素方差分析，多因素方差分析
boxplot（目标变量~变量，data=数据框）

箱子中的黑线是中值，箱体是下边缘为1/4分位数，上边缘为3/4分位数。上下两侧为最小值和最大值。

第一列为均值差异，第二列为置信区间，最后为P值（校正后）

上方存在相同字母的组间差异不显著

R语言Levene方差齐次检验

t检验和方差分析要求分组数据的方差齐次，因此需要提前做方差齐次检验。

常见的SPSS统计软件默认采用的是Levene检验，为了方便在学R的时候和SPSS结果进行对比，建议掌握在R中做Levene检验。

在R中，Levene检验这一方法被封装于car程序包中，我们先加载car包，然后调取leveneTest()函数进行统计检验。

案例数据：销售培训数据

分析目的：考察两组销售业务人员培训测试成绩数据方差是否齐次。

加载car包 ↓

  
    
    
  

   
     
     
   library(car)
  
    
    
  

方差齐次检验 ↓

  
    
    
  

   
     
     
   leveneTest(score~fenzu,data=sales13,center=mean)
  
    
    
  

结果解读 ↓

原假设两组数据方差齐次。

F=0.34654，P=0.5596，检验结果显示两组数据方差齐次（P＞0.05）。

本文完

文/图=数据小兵

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