Homoscedasticity varsayımının parametrik olmayan testi ne zaman kullanılır?

10

Eğer biri bartlett.testhomossedastisite varsayımını test ediyorsa, parametrik (Varyansların Homojenliği Bartlett Testi ) ve parametrik olmayan (Figner-Killeen Varyansların Homojenliği Testi fligner.test) testleri mevcuttur. Hangi türün kullanılacağını nasıl söyleyebilirim? Bu, örneğin verilerin normalliğine mi bağlı olmalıdır?

r variance heteroscedasticity misspecification

— Roman Luštrik
kaynak

1

Herhangi bir sabit olmayan varyans şüphesi varsa, birincil analiz için bu tür bir varsayımı hiç test etmemek ve sadece eşit olmayan bir varyans analizi kullanmak daha iyi olabilir. Bkz. Örneğin biometrie.bfh-inst2.de/images/content/dateien/… ... permütasyon testleri de eşit olmayan varyansla başa çıkabilir.

— misafir

11

Normalden (Bartlett testinin mantıklı olduğu) güçlü bir şekilde ayrılması durumunda FK testinin tercih edilmesi gerektiği görülmektedir. Çevrimiçi yardımdan alıntı,

Fligner-Killeen (medyan) testi, bir simülasyon çalışmasında, normallikten ayrılmaya karşı en sağlam olan varyansların homojenliği testlerinden biri olarak belirlenmiştir, bkz. Conover, Johnson & Johnson (1981).

Genel olarak, Levene testi, normalden küçük ve orta sapmalar olması koşuluyla ANOVA çerçevesinde iyi çalışır. Bu durumda, Bartlett testinden daha iyi sonuç verir. Bununla birlikte, dağılım neredeyse normalse, Bartlett testi daha iyidir. Brown-Forsythe testini Levene testine parametrik olmayan bir alternatif olarak duydum. Temel olarak, medyan veya kesilmiş ortalamaya (Levene testindeki ortalamaya kıyasla) dayanır. Brown ve Forsythe'a (1974) göre, ortalamayı temel alan bir test, orta kuyruklu simetrik dağılımlar için en iyi gücü sağladı.

Sonuç olarak, normalden ayrıldığına dair güçlü bir kanıt varsa (örneğin, bir QQ grafiğinin yardımıyla), parametrik olmayan bir test (FK veya BF testi) kullanın; aksi takdirde Levene veya Bartlett testini kullanın.

Geçen yıl R Journal'da küçük ve büyük numuneler için bu test hakkında küçük bir tartışma vardı, asympTest: Büyük Örneklerde Klasik Parametrik İstatistik Testleri ve Güven Aralıkları için Basit bir R Paketi . Görünüşe göre FK testi coinpermütasyon testleri için arayüz aracılığıyla da kullanılabilir , bkz. Skeç .

Referanslar

Brown, MB ve Forsythe, AB (1974). Varyans Eşitliği için Sağlam Testler. JASA , 69 , 364-367.

— chl
kaynak

5

Bu testler yerine Breusch-Pagan testine ve White'ın aynı versiyonuna göz atmak isteyebilirsiniz . Her ikisi de bir normallik varsayımı gerektirmez ve White, versiyonunun yanlış tanımlama için oldukça sağlam olduğunu göstermiştir.

— Charlie
kaynak