等分散性検定のデータに関する考慮事項

有効な結果が確実に得られるようにするため、データの収集、分析の実行、結果の解釈時には、次のガイドラインを考慮してください。

データにはカテゴリ因子が1つ以上含まれている
因子に関する詳細は、「因子と因子水準」を参照してください。
応答変数は連続量である
応答変数がカテゴリ変数の場合、有効な標準偏差が存在しないため、等分散は使用できません。応答の列は重さなどの数値である必要があります。
サンプルサイズは20より大きくなければなりません。
サンプルサイズが20未満のグループが複数ある場合、多重比較のp値は有効ではない場合があります。
各観測値は他のすべての観測値から独立している
観測値が従属している場合、結果は有効ではない可能性があります。以下の点を考慮して、観測値が独立しているかどうか判断します。
  • ある観測値に別の観測値の値に関する情報が含まれていない場合、それらの観測値は独立しています。
  • ある観測値に別の観測値に関する情報が含まれている場合、それらの観測値は従属しています。
標本データは無作為に選択される

ランダムサンプルを使用して母集団についての一般化または推定を行います。データがランダムに収集されていなければ、結果は母集団とならない可能性があります。

ベストプラクティスを使用してデータを収集する
結果が確実に有効になるようにするため、次のガイドラインについて考慮します。
  • データが対象の母集団を表すことを確認します。
  • 必要な精度を達成するために十分なデータを収集します。
  • 可能な限り正確かつ的確に変数を測定します。
  • データを収集した順序で記録します。