등분산 검정에 대한 데이터 고려 사항

유효한 결과를 얻으려면 데이터를 수집하고 분석을 수행하거나 결과를 해석할 때 다음 지침을 따르십시오.

데이터에 하나 이상의 범주형 요인이 포함되어야 합니다.
요인에 대한 자세한 내용은 요인 및 요인 수준에서 확인하십시오.
반응 변수가 계량형이어야 함
반응 변수가 범주형이면 유효한 표준 편차가 존재하지 않기 때문에 등분산 검정을 사용할 수 없습니다. 반응 열에는 숫자 값(예: 무게)이 포함되어야 합니다.
표본 크기는 30보다 커야 합니다.
일부 그룹의 표본 수가 20개 미만인 경우 다중 비교 p-값이 유효하지 않을 수도 있습니다.
각 관측치가 다른 모든 관측치로부터 독립적이어야 함
관측치가 종속되면 결과가 유효하지 않을 수도 있습니다. 관측치가 독립적인지 여부를 확인하려면 다음과 같은 점을 고려하십시오.
  • 한 관측치가 다른 관측치에 대한 정보를 제공하지 않으면 관측치가 독립적입니다.
  • 한 관측치가 다른 관측치에 대한 정보를 제공하면 관측치가 종속됩니다.
표본 데이터는 랜덤하게 선택해야 합니다.

랜덤 표본은 모집단에 대한 일반화 또는 추론을 작성하기 위해 사용됩니다. 데이터가 랜덤하게 수집되지 않은 경우에는 결과가 모집단을 나타내지 않을 수 있습니다.

최적의 경험을 사용한 데이터 수집
유효한 결과를 얻으려면 다음 지침을 따르십시오.
  • 데이터가 관심 있는 모집단을 나타내는지 확인합니다.
  • 필요한 정밀도를 제공하기에 충분한 데이터를 수집합니다.
  • 최대한 정확하게 변수를 측정합니다.
  • 데이터를 수집된 순서대로 기록합니다.
이 사이트를 사용하면 분석 및 사용자 개인 컨텐츠에 대한 쿠키 사용에 동의하는 것입니다.  당사의 개인정보 보호정책을 확인하십시오