方差齐性检验——bartlett.test

贝壳沙滩 2019-03-01 05:34:50

bartlett.test是检验两个正态分布总体方差是否齐的方法。bartlett.test(spray~count,data=table1)，要求分类资料的spray在前，计量变量count在后，如果写反了，就会出错。如：barlett.test(count~spray,data=table1)(X)。

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一个菜鸟学习R语言的历程（一）写在前面：本人的确是一只菜鸟，大学没学过编程，对于C语言和java也只是耳闻，R语言和Python是大学毕业后才知道（卑微）。本科只用过SPSS和EXCEL分析数据，目前马上研二，才认识到编程的重要性以及它的神奇。在Python和R之间选择了R来作为学习的主要目标，想达到的水平就是能够用R绘制论文中各种的图和进行数据分析。不知道这个学习的历程持续多久，希望我能坚持到底！不断的学习，反复的练习！不求成为高手，只求从入门的菜鸟蜕变为一个真正的R使用者。入门我也不知道我现在算不

这几种方法的利弊及适用条件：方差比、Hartley检验、Bartlett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。检验两个独立样本总体之间的方差是否相等，可以使用方差比（F检验）、Hartley检验、Levene检验、BF法（Brown-Forsythe检验）、Bartlett检验。3、Levene检验：用于检验两个或多个组之间的方差是否相等（较常用）。4、Brown-Forsythe检验：用于检验两个或多个组的方差是否相等，可以在数据不满足正态性假设时使用。

医学中常用的假设检验总结1 医学中常用的假设检验总结1.1 正态性检验1.2 方差齐性检验1.3 t 检验1.4 方差分析1.5 卡方检验1.6 秩和检验 1 医学中常用的假设检验总结 1.1 正态性检验 Shapiro-Wilk正态检验方法来检验样本是否符合正态分布： shapiro.test(x) # 正态性检验，p-value 大于0.05时为正态分布 1.2 方差齐性检验 ① Bartlett检验，适用于正态分布数据；数据非正态时则容易导致假阳性 bartlett.test(V~Group

Arguments 参数【y】：一个 paleoTS 对象。参数【method】：测试使用;目前只实现了“Bartlett”。包含检验统计量、自由度和p值的列表。大多数情况下，该函数将用于评估使用pool.var将样本间的方差汇集在一起是否合理。一个显著的结果意味着样本间方差相等的零假设被拒绝。然而，即使在这种情况下，如果样本量相当低，至少对于某些人群来说，池方差可能仍然是可取的。Sokal, R. R and F. J. Rohlf. 1995. Biometry 3rd Ed.

一、思想：将数据集依据时间段划分成两部分：前期数据，用作计算前期的均值和方差；近期数据，用作计算近期的均值和方差。二、检验的步骤： 01-判断整体是否服从正态分布 02-服从：均值——t分布；方差检验——F分布 03-不服从：均值——曼惠特尼检验；方差检验——Kruskal-Wallis H检验三、判定方法：在n次判别的n个结果中，老化/非老化的一方判别要达到设定的次数，才能判断均值或者方差发生了显著改变。四、实例演示： # 导入库 import psycopg2 import pand

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