답변:
당신은 수있는 두 그룹의 분산을 평가하기 위해 F 테스트를 사용하지만, 분산의 차이에 대한 테스트에 사용 F는 엄격하게 분포는 정상해야합니다. Levene의 검정 (즉, 평균과의 편차의 절대 값)을 사용하는 것이 더 강력하고 Brown-Forsythe 검정 (즉, 중앙값 과의 편차의 절대 값 )을 사용하는 것이 훨씬 강력합니다. SPSS는 여기서 좋은 접근 방식을 사용하고 있습니다.
업데이트 아래 의견에 대한 답변으로 여기에 말하려는 내용을 명확히하고 싶습니다. 질문은 "두 그룹의 분산 비율의 간단한 F 비율"을 사용하는 것에 대해 묻습니다. 이를 통해 대안이 때때로 Hartley 검정 이라고 알려진 것으로 이해했습니다 . 이는 분산의 이질성을 평가하는 매우 직관적 인 접근 방식입니다. 이것은 분산의 비율을 사용하지만 Levene의 테스트에 사용 된 것과 동일하지 않습니다. 단어로만 표현할 때 의미가 무엇인지 이해하기 어려운 경우가 있으므로이를 명확하게하기위한 방정식을 제공 할 것입니다.
하틀리의 테스트 :
세 가지 경우 모두 분산 비율이 있지만 사용되는 특정 분산은 서로 다릅니다. Levene의 검정과 Brown-Forsythe 검정을보다 강력하게 (및 다른 ANOVA와 구별) 만드는 것은 변환 된 데이터에 대해 수행 되는 반면 그룹 분산의 F 비율 (Hartley의 검정)은 원시 데이터를 사용한다는 것입니다. 문제의 변환 된 데이터는 편차의 절대 값입니다 (레벤 테스트의 경우 평균에서, 브라운-포시 테스트의 경우 중앙값에서).
분산의 이질성에 대한 다른 테스트가 있지만 원래 질문에 중점을 둔 것으로 이해했기 때문에 토론을 이것으로 제한하고 있습니다. 그중에서 선택하는 근거는 원본 데이터가 실제로 정상이 아닌 경우의 성능에 근거합니다. F 테스트는 충분히 강력하지 않으므로 권장하지 않습니다. 하는 Levene의 시험 인 약간 의 데이터가 정말 정상적인 경우 BF보다 더 강력하지만 확실히 그들은 강력한으로하지 않은 경우. 여기서 중요한 인용 은 인터넷에서 사용 가능한 버전을 찾을 수 없지만 O'Brien (1981)입니다. 질문을 잘못 이해했거나 확실하지 않은 경우 사과드립니다.