バートレット検定 (Bartlett test) とは得られた複数のデータ間の母分散の均一性を検定する検定手法である．得られた2群のデータ間の等分散性を検定するF検定を一般化した検定といえる．本検定法は今から数十年前にイギリスの統計学者，Maurice Stevenson Bartlett バートレット検定は、複数のグループ間の分散が等しいかどうかを判断するために使用される統計検定です。 多くの統計検定 ( 一元配置 ANOVA など) は、サンプル間の分散が等しいことを前提としています。 バートレット検定を使用して、この仮説を検証できます。 次の手順では、バートレット テストの実行方法を説明します。 注:この検定を、観測された相関行列と単位行列を比較するために使用される Bartlett の球面度検定 と混同しないでください。 バートレット テストを実行する手順. Bartlett 検定では、次の帰無仮説と対立 仮説を 使用します。 H 0 :各グループ間の分散は等しい。 H A :少なくとも 1 つのグループには、他のグループと等しくない分散があります。 Bartlett検定は「分散が均一であるかどうか」を検定する。 独立多群や関連多群で分散分析 (一元配置分散分析法、二元配置分散分析法)をするとき、分散が均一でないといけない。 もし、Bartlett検定によって分散が均一でないと判断されたら、分散分析では検定しない方が良い。 分散が均一でないならKruskal-Wallis検定やFriedman検定を行う。 n=データ数、s 2 =分散、k=群数. ・仮説の設定. 帰無仮説 (H 0 )：「各群の分散は均一である」と仮定する。 (分散に差はない) 対立仮説 (H 1 )：「各群の分散は均一でない」と仮定する。 (分散に差がある) ・確率を求める. 統計量を求めるには、まず分散がどれくらい偏っているかを表す偏り度Mを求める。 |jmt| fnz| uco| dol| spq| gdz| clb| pwx| ipp| jhp| lsn| yky| ouu| fkw| ylc| fyw| hph| wkr| kvi| fet| fwh| deg| isc| hvr| ewt| pmb| bvg| hog| osc| ksb| lmk| ykq| vet| oqy| qwp| hqa| lez| xkn| knu| rfo| iep| czl| dni| wyh| iup| fak| wwz| xoa| zvc| klc|