如何在 r 中执行 bartlett 测试（逐步）

Bartlett 检验是一种统计检验，用于确定多个组之间的方差是否相等。

许多统计检验（例如单向方差分析）假设样本之间的方差相等。 Bartlett 检验可用于验证这一假设。

该检验使用以下原假设和备择假设：

H ₀ ：各组之间的方差相等。

H _A ：至少一组的方差不等于其他组。

检验统计量遵循自由度为k-1 的卡方分布，其中k是组数。

如果检验统计量的相应p 值低于一定的显着性水平（例如 α = 0.05），那么我们可以拒绝原假设并得出结论：并非所有组都具有相同的方差。

以下分步示例展示了如何在 R 中执行 Bartlett 测试。

第 1 步：创建数据

为了确定三种不同的学习技巧是否会导致不同的考试结果，教授随机分配 10 名学生使用每种技巧（技巧 A、B 或 C）一周，然后对每个学生进行测试。同等难度。

30名同学的考试成绩如下：

 #create data frame
df <-data. frame (group = rep (c(' A ', ' B ', ' C '), each =10),
                score = c(85, 86, 88, 75, 78, 94, 98, 79, 71, 80,
                          91, 92, 93, 85, 87, 84, 82, 88, 95, 96,
                          79, 78, 88, 94, 92, 85, 83, 85, 82, 81))

#view data frame
df

   group score
1 to 85
2 To 86
3 to 88
4 to 75
5 to 78
6 to 94
7 to 98
8 to 79
9 to 71
10 to 80
11 B 91
12 B 92
13 B 93
14 B 85
15 B 87
16 B 84
17 B 82
18 B 88
19 B 95
20 B 96
21 C 79
22 C 78
23 C 88
24 C 94
25 C 92
26 C 85
27 C 83
28 C 85
29 C 82
30 C 81

第 2 步：执行 Bartlett 测试

要执行 Bartlett 测试，您可以使用基本 R 中的bartlett.test函数，该函数使用以下语法：

bartlett.test（公式，数据）

以下是在我们的示例中使用此函数的方法：

 #perform Bartlett's test
bartlett. test (score ~ group, data = df)

	Bartlett test of homogeneity of variances

data: score by group
Bartlett's K-squared = 3.3024, df = 2, p-value = 0.1918

测试返回以下结果：

• 检验统计量B ： 3.3024
• P 值： 0.1918

由于 p 值不小于 0.05，教授将无法拒绝原假设。

换句话说，她没有足够的证据表明这三个群体有不同的差距。

因此，她可以继续进行单向方差分析。

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