Levene veya Bartlett'in varyansların homojenliği testi tarafından üretilen p-değerlerinin yorumlanması

11

ANOVA'nın varyans homojenliği varsayımını ihlal etmediğimi doğrulamak için deneylerimden birindeki veri grupları üzerinde Levene ve Bartlett'in testini yaptım. Sizinle, yanlış bir varsayımda bulunmadığımı kontrol etmek istiyorum, eğer sakıncası yoksa: D

Bu testlerin her ikisi tarafından döndürülen p değeri, verilerimin tekrar eşit varyanslar kullanılarak üretilmesi durumunda aynı olma olasılığıdır. Bu nedenle, bu testleri kullanarak, ANOVA'nın varyansların homojenliği varsayımını ihlal etmediğimi söyleyebilmek için, sadece seçilen bir alfa seviyesinden daha yüksek bir p değerine ihtiyacım olurdu (örneğin 0.05)?

Örneğin, şu anda kullandığım verilerle, Bartlett'in testi p = 0.57, Levene'nin testi (buna Brown-Forsythe Levene tipi test olarak da adlandırılır) ap = 0.95 verir. Bu, hangi testi kullanırsam kullansam, varsayıldığım verileri karşıladığımı söyleyebilirim. Herhangi bir hata mı yapıyorum?

Teşekkürler.

anova heteroscedasticity levenes-test

— levesque
kaynak

8

Anlamlılık testinizin p-değeri , sıfır hipotezinin doğru olduğu göz önüne alındığında , ilgili istatistiğin değerini gerçekte gözlemlediğiniz değerden daha yüksek ya da daha fazla gözlemleme olasılığı olarak yorumlanabilir . (p-değerinin, alternatif hipotez altında istatistiğin hangi değerlerinin muhtemel olduğuna değinmediğini unutmayın )

p - v bir l u e = P r (T > T_{Ö b s} | {'H}_{0})

$p-value = Pr(T > T_{obs} | H_{0})$

T

$T$

T_{o b s}

$T_{obs}$

T

$T$

H_{0}

$H_{0}$

T

$T$

Sen olabilir asla sen varsayımlar yalnızca olsun veya olmasın, doğru tutun emin olun Eğer gözlenen verilerin varsayımları ile tutarlıdır . Bir p değeri bu tutarlılığın kabaca bir ölçümünü verir.

Bir p değeri, aynı verilerin gözlemlenmesi olasılığını vermez, yalnızca sıfır değerinin varsayımı göz önüne alındığında, istatistiğin değerinin gözlemlenen değere çok veya daha fazla olma olasılığı verir.

— probabilityislogic
kaynak

10^{- 30}

$10^{-30}$

T

$T$

.. devam ediyor ... Ayrıca çok "iyi" verilerinizin olması da söz konusu olabilir (p değerinin 0,5 olduğu). AMA alternatif hipotez bu verilerle daha iyi (veya daha tutarlı) olabilir (boş ve alternatif hipotez çevrildiğinde p değeri 0.99999 diyelim).

— olasılık

5

"P-değerinin sağ tarafındasınız". İfadenizi, grupların popülasyonlarında eşit varyansları varsa, p = 0.95'in bu sonucunun, bu n-boyutlarını kullanarak rastgele örneklemenin bu zamanın% 95'inde veya daha fazla varyans üreteceğini söyleyecek şekilde biraz ayarlayacağım. . Başka bir deyişle, kesin olarak, sonucu sıfır hipnoz hakkında söylediklerine göre ifade etmek doğrudur, ancak gelecek hakkında söylediklerine göre değil.

— rolando2
kaynak

P-değerinin (bu örnekte) olarak yorumunu hatırlıyorum: sıfır hipotezlerinin (yani varyansların homojenliği) doğru olduğunu varsayarsak, o zaman bu veya daha aşırı bir sonuç elde etme olasılığı (yani, null )% 57 veya% 95'tir. Ama her neyse, sonuç aynı ve doğrudur.

— Henrik

3

Önceki yorumlar% 100 doğru olmakla birlikte, R'deki model nesneler için üretilen grafikler bu sorunun grafik bir özetini sunmaktadır. Şahsen, ben her zaman p değerini çok daha yararlı buluyorum, çünkü biri daha sonra verileri dönüştürebilir ve değişiklikleri derhal çizebilir.

— richiemorrisroe
kaynak

2

İyi bir şey, başka bir şey, bir p-değerinin , sıfır hipotezi "reddedilirse" ne yapacağınız hakkında hiçbir şey söylememesidir , ancak verilerin bir grafiği size sorun hakkında bir ipucu verir

— olasılık