方差齐性检验python实现

⽅差齐性检验python实现

⽅差齐性

在⽅差分析有⼀个重要的前提叫⽅差齐性

先讲讲什么是⽅差齐性，⽅差齐性是指不同组间的总体⽅差是⼀样的。那为什么⽅差分析的前提是要组间的总体⽅差保持⼀致呢？先想想⽅差分析是做什么呢？⽅差分析是⽤来⽐较多组之间均值是否存在显著差异。那如果⽅差不⼀致，也就意味着值的波动程度是不⼀样的，如果此时均值之间存在显著差异，不能够说明⼀定是不同组间处理带来的，有可能是⼤⽅差带来⼤的波动；如果⽅差⼀样，也就意味着值的波动程度是⼀样的，在相同波动程度下，直接去⽐较均值，如果均值之间存在显著差异，那么可以认为是不同组间处理带来的。

⽅差齐性检验是对两组样本的⽅差是否相同进⾏检验。检验思想与均值之间差异性检验是⼀样的。常⽤的⽅法有：⽅差⽐、Hartley检验、Levene检验、BF法、Bartlett检验。

奇魅植物酶⽅差⽐

心理学家研究发现⽅差⽐就是两组⽅差的⽐，⽤⽐较⼤的⼀组⽅差除以较⼩⼀组的⽅差，最后得到⼀个F值，然后根据F值⼤⼩判断两组之间的⽅差是否相等。F值越⼤，则认为两组⽅差越不相等

Levene检验

Levene检验是将每个值先转换为为该值与其组内均值的偏离程度，然后再⽤转换后的偏离程度去做⽅差分析，即组间⽅差/组内⽅差。微电脑世界

在这⾥关于组内均值有多种计算⽅式：平均数、中位数、截取平均数(去掉最⼤和最⼩值后求平均)。

在Python中有现成的函数可以使⽤：

钋元素from scipy.stats import levene

stat, p = levene(x, y, z)

print(stat, p)

#这⾥的x, y, z是不同组的样本

Barlett检验

Bartlett检验的核⼼思想是通过求取不同组之间的卡⽅统计量，然后根据卡⽅统计量的值来判断组间⽅差是否相等。该⽅法极度依赖于数据是正态分布，如果数据⾮正态分布，则的出来的结果偏差很⼤。

在Python中有现成的函数可以使⽤：

from scipy.stats import bartlett

stat, p = bartlett(x, y, z)冲突理论

print(stat, p)

#这⾥的x, y, z是不同组的样本

总结张国青

⽅差⽐、Barlett检验都需要原始数据是正态分布，Levene检验和BF法对正态分布不是很依赖，⽐较常⽤的是Levene检验，适⽤于多组⽅差的⽐较，⽽且对正态性没有要求

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