Come calcolare la varianza aggregata in r

Nelle statistiche, la varianza dei cluster si riferisce alla media di due o più varianze dei cluster.

Usiamo la parola “pool” per indicare che stiamo “raggruppando” due o più varianze di gruppo per ottenere un unico numero per la varianza comune tra i gruppi.

In pratica, la varianza aggregata viene utilizzata più spesso in un test t a due campioni , utilizzato per determinare se le medie di due popolazioni sono uguali o meno.

La varianza aggregata tra due campioni è generalmente indicata come _sp ² e viene calcolata come segue:

s _p ² = ( (n ₁ -1)s ₁ ² + (n ₂ -1)s ₂ ² ) / (n ₁ +n ₂ -2)

Sfortunatamente, non esiste una funzione incorporata per calcolare la varianza aggregata tra due gruppi in R, ma possiamo calcolarla abbastanza facilmente.

Ad esempio, supponiamo di voler calcolare la varianza aggregata tra i seguenti due gruppi:

Il codice seguente mostra come calcolare la varianza aggregata tra questi gruppi in R:

 #define groups of data
x1 <- c(6, 7, 7, 8, 10, 11, 13, 14, 14, 16, 18, 19, 19, 19, 20)
x2 <- c(5, 7, 7, 8, 10, 13, 14, 15, 19, 20, 20, 23, 25, 28, 32)

#calculate sample size of each group
n1 <- length(x1)
n2 <- length(x2)

#calculate sample variance of each group
var1 <- var(x1)
var2 <- var(x2)

#calculate pooled variance between the two groups
pooled <- ((n1-1)*var1 + (n2-1)*var2) / (n1+n2-2)

#display pooled variance
pooled

[1] 46.97143

La varianza complessiva tra questi due gruppi risulta essere 46.97143 .

Risorse addizionali

Cos’è la varianza clusterizzata? (Definizione ed esempio)
Calcolatore del gap in bundle
Come calcolare la varianza raggruppata in Excel