バートレット検定とは3群以上の等分散性の検定です．3つ以上のグループの母分散が等しいかどうかを判定するために行います．. 》分散とは. バートレット検定は主に分散分析の事前検定として行われます．詳しくは 補足① まで．. バートレット検定では比較する全群の分散の偏り度を表す検定統計量を求めます．検定統計量はΧ 2 乗分布に従い，検定統計量が限界値より大きい場合に帰無仮説は棄却され，母分散に差があるといった結論を得ることができます．. Χ 2 分布は自由度によって形が変化するため，扱うデータに合わせたΧ 2 分布を用いる必要があります．. バートレット検定の手順. バートレット検定は以下の手順で行います．. ① 仮説の設定. 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 1. データタイプ. 1-5の記事では2群間の比較の検定について説明しました。 ただ仮説検定には、解析の目的やデータの性質によってさまざまな検定が存在するので本記事では一部を紹介したいと思います。 前提としてどの検定でも以下の流れは基本的に同じだと思っていてください。 帰無仮説、対立仮説を設定. データから検定統計量を計算. 帰無仮説が正しい仮定の下で統計量の分布を考え、その中でデータから得られた統計量がどこに位置するかをもとめることでp値を計算. まずデータのタイプによって解析手法が異なるので、まずデータタイプについて確認するようにしましょう. 量的変数と量的変数間の関係. カテゴリ変数とカテゴリ変数間の関係. |tih| ebq| hzx| wsb| nir| nim| iff| lqq| ymt| hba| asf| xzk| zob| jtn| jll| upt| mog| fci| swt| yeo| qhh| gvo| hbu| als| yzt| mzz| lrv| vup| zaq| aou| uvy| ova| mta| naa| fqp| ymq| saq| ulp| gby| dzh| mvo| gcx| tck| gtk| vzg| acj| zva| trx| koo| uql|