8 개의 서로 다른 표본 (각각 다른 모집단의 표본) 내 변동량을 비교하는 데 관심이 있습니다. F- 검정 분산의 동등성, Levene 검정 등의 비율 데이터를 사용하여 여러 가지 방법 으로이 작업을 수행 할 수 있음을 알고 있습니다.
그러나 내 데이터는 원형 / 방향입니다 (즉, 풍향 및 일반적으로 각도 데이터 또는 시간과 같은주기를 나타내는 데이터). 나는 약간의 연구를 해왔고 R의 "CircStats"패키지- "Watson 's homogeneity 테스트"에서 하나의 테스트를 발견했다. 한 가지 단점은이 테스트는 두 개의 샘플 만 비교한다는 것입니다. 즉, 8 개의 샘플을 여러 번 비교 한 다음 Bonferonni 보정을 사용해야합니다.
내 질문은 다음과 같습니다.
1) 사용할 수있는 더 나은 테스트가 있습니까?
2) 그렇지 않은 경우 Watson 테스트의 가정은 무엇입니까? 파라 메트릭 / 비 파라 메트릭입니까?
3)이 테스트를 수행 할 수있는 알고리즘은 무엇입니까? 내 데이터는 Matlab에 있으며 테스트를 실행하기 위해 R로 전송할 필요가 없습니다. 오히려 내 자신의 함수를 작성하고 싶습니다.
"내 데이터가 순환 적 / 지향적"이라고 말할 때 무엇을 의미합니까?
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Joel W.
나는 기사가 좋은 소개라고 생각한다 : jstatsoft.org/v31/i10/paper
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Alex Williams
귀하의 데이터에 대한 자세한 설명을 계속 사용할 수 있다고 생각합니다. 표본 당 하나의 관측 값이 있습니까, 아니면 표본이 여러 관측 값을 의미합니까? 측정 대상과 치수는 무엇입니까? 예를 들어, 물체가 들어가는 각도 / 방향입니까, 아니면 크기가 있습니까? "8 개의 서로 다른 표본 내 변수"는 무엇을 의미합니까? 실제로 "사이의 변수"를 의미한다고 생각하지만, 여전히 명확해야하는 경우가 있습니다.
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피터 엘리스
Watson의 테스트는 배포가 필요 없습니다. 이것은 원에 대한 Cramer-Von Mises 테스트와 동일합니다. 통계는 구현하기가 매우 간단합니다.
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Glen_b-복지 주 모니카
위치 및 척도 모수 (von Mises?)가있는 분포를 사용하여이 모형을 모델링 할 수있는 경우 두 모델 모두 위치가 변할 수있는 두 모델에 적합 할 수 있으며, 스케일은 한 모델의 그룹에서 일정하게 고정됩니다. 그리고 다른 것에서 달라질 수 있습니다; 그리고 둘 사이의 우도 비 테스트를합니다.
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StasK