修正したルビーン検定では、処理の中央値から各処理の観測値の絶対偏差を使用します。次に、こうした偏差の平均がすべての処理で等しいかどうかを評価します。平均偏差が等しい場合、すべての処理の観測値の分散が等しいことになります。ルビーン検定の検定統計量は、絶対偏差に適用される平均が等しいことを検定するための分散分析(ANOVA)F統計量です。
Minitabでは、各値が応答の絶対値からその処理の中央値を引いた値となる新しい列を新たに作成することで実行できます。その後、新しい列を応答値として一元配置分散分析を実行します。F統計量とp値はルビーン検定における検定統計量とp値になります。
たとえば、応答がC1に、処理がC2にあり、C3~C6が空であるとします。
| C1 | C2 |
|---|---|
| 応答 | 処理 |
| 10 | 1 |
| 8 | 1 |
| 6 | 1 |
| 4 | 1 |
| 3 | 1 |
| 16 | 2 |
| 14 | 2 |
| 10 | 2 |
| 6 | 2 |
| 2 | 2 |
| 要因 | 自由度 | 調整平方和 | 調整平均平方 | F値 | p値 |
|---|---|---|---|---|---|
| 処理 | 1 | 12.10 | 12.100 | 2.20 | 0.176 |
| 誤差 | 8 | 44.00 | 5.500 | ||
| 合計 | 9 | 56.10 |
| C1 | C2 | C3 | C4 | C5 |
|---|---|---|---|---|
| 応答 | 処理 | ByVar1 | 中央値1 | 処理の中央値 |
| 10 | 1 | 1 | 6 | 6 |
| 8 | 1 | 2 | 10 | 6 |
| 6 | 1 | 6 | ||
| 4 | 1 | 6 | ||
| 3 | 1 | 6 | ||
| 16 | 2 | 10 | ||
| 14 | 2 | 10 | ||
| 10 | 2 | 10 | ||
| 6 | 2 | 10 | ||
| 2 | 2 | 10 |
| 帰無仮説 | H₀: σ₁ / σ₂ = 1 |
|---|---|
| 対立仮説 | H₁: σ₁ / σ₂ ≠ 1 |
| 有意水準 | α = 0.05 |
| 方法 | 検定統計量 | DF1 | DF2 | p値 |
|---|---|---|---|---|
| Bonett | 2.14 | 1 | 0.143 | |
| Levene | 2.20 | 1 | 8 | 0.176 |
出力を調べるときに、一元配置分散分析表のF統計量とp値がルビーン検定の検定統計量およびp値と同じであることを確認します。