请选择您所选的方法或公式。
使用 Levene 方法计算功效
方差检验的功效函数是 Q(ρ) = P（否定 H0 | ρ）。
单侧功效（H1：σ1 / σ2 < 1）
单侧功效（H1：σ1 / σ2 > 1）
双侧（H1：σ1 / σ2 ≠ 1）
表示法
| 项 | 说明 |
|---|---|
| Φ | 标准正态分布的 CDF |
| tα d | 自由度为 d = n1 + n2 – 2 的 t 分布的上百分位点 |
| θ |  |
| c |  |
| ρ | σ 1 / σ 2 |
| n 1 | 第一个样本的数量 |
| n 2 | 第二个样本的数量 |
使用 F 检验方法计算功效
公式
方差检验的功效函数是 Q(ρ) = P（否定 H0 | ρ）。
单侧功效（H1：σ1 / σ2 < 1）
单侧功效（H1：σ1 / σ2 > 1）
双侧功效（H1：σ1 / σ2 ≠ 1）
表示法
| 项 | 说明 |
|---|---|
| F k 1, k 2 | 自由度为 k1 和 k2 的 F 分布的分布函数 |
| v k 1, k 2, A | 自由度为 k 1 和 k 2 的 F 分布在 A 处求值的反向 CDF |
| k 1 | n – 1 |
| k2 | n – 1 |
| α | 显著性水平 |
| ρ | σ 1 / σ 2 |
使用 Bonett 方法计算功效
注意
要计算 Bonett 方法的功效，请结合使用会话命令 POWER 与子命令 TWOVARIANCE 和 BONETT。
方差检验的功效函数是 Q(ρ) = P（否定 H0 | ρ）。对于 Bonett 检验，功效函数的计算基于统计量 Z。对于较大的样本，Z 的分布接近标准正态分布。Z 的计算公式如下：
其中 se 是标准误，其计算公式如下：
单侧功效（H1：σ1 / σ2 < 1）
单侧功效（H1：σ1 / σ2 > 1）
单侧功效（H1：σ1 / σ2 ≠ 1）
表示法
| 项 | 说明 |
|---|---|
| Si | 样本 i 的标准差 |
| ρ | 总体标准差的比值 ( s1 / s2) |
| se | 标准误 |
| γ | 父假设的真公共峰度（γ 不是超值峰度） |
| n | 样本数量（对于功效计算，假设这两个样本的 n 相等） |
| Φ | 标准正态分布的累积分布函数 |
| αα | 检验的显著性水平 |
| zi | 标准正态分布的第 i 个上百分位点 |
计算样本数量和比值
如果您提供了功效和样本数量值，Minitab 将计算比值。如果您提供功效和比值，Minitab 将计算样本数量的值。
对于这两种情况，Minitab 将结合使用迭代算法和功效等式。在每次迭代时，Minitab 都为试验样本数量或试验比值计算功效，并在功效达到您请求的值时停止。
目标功效和实际功效
当 Minitab 计算样本数量时，它可能会发现没有任何样本数量整数值生成目标功效。在类似情况下，Minitab 会在实际功效旁边显示功效的目标值，实际功效是一个对应于整数样本数量的值，它与目标值最接近，但大于目标值。
