<\/p>\n
De Bartlett-test<\/a> is<\/span> een statistische test om te bepalen of de varianties tussen verschillende groepen gelijk zijn of niet.<\/span><\/p>\n Veel statistische tests (zoals een eenrichtings-ANOVA<\/a> ) gaan ervan uit dat de varianties tussen steekproeven gelijk zijn. De Bartlett-test kan worden gebruikt om deze hypothese te verifi\u00ebren.<\/span><\/p>\n Deze test maakt gebruik van de volgende nul- en alternatieve hypothesen<\/a> :<\/span><\/p>\n H 0<\/sub> :<\/strong> De variantie tussen elke groep is gelijk.<\/span><\/p>\n H A<\/sub> :<\/strong> Ten minste \u00e9\u00e9n groep heeft een variantie die niet gelijk is aan de andere.<\/span><\/p>\n De teststatistiek volgt een Chi-kwadraatverdeling met k-1<\/em> vrijheidsgraden waarbij k<\/em> het aantal groepen is.<\/span><\/p>\n Als de overeenkomstige p-waarde<\/a> van de teststatistiek onder een bepaald significantieniveau ligt (zoals \u03b1 = 0,05), kunnen we de nulhypothese verwerpen en concluderen dat niet alle groepen dezelfde variantie hebben.<\/span><\/p>\n In het volgende stapsgewijze voorbeeld wordt uitgelegd hoe u de Bartlett-test in Python uitvoert.<\/span><\/p>\n Om te bepalen of drie verschillende studietechnieken tot verschillende examenresultaten leiden, wijst een professor willekeurig 10 studenten toe om elke techniek (Techniek A, B of C) een week lang te gebruiken, en geeft vervolgens elke student een test van gelijke moeilijkheidsgraad.<\/span><\/p>\n Hieronder vindt u de examenresultaten van de 30 studenten:<\/span><\/p>\n Om de Bartlett-test uit te voeren, kunnen we de functie scipy.stats.bartlett()<\/strong> gebruiken.<\/span><\/p>\n Zo gebruikt u deze functie in ons voorbeeld:<\/span><\/p>\n De test levert de volgende resultaten op:<\/span><\/p>\n Omdat de p-waarde niet kleiner is dan 0,05, zal de professor er niet in slagen de nulhypothese te verwerpen. Met andere woorden, ze beschikt niet over voldoende bewijs om te zeggen dat de drie groepen verschillende hiaten hebben.<\/span><\/p>\n Ze kan dus overgaan tot het uitvoeren van de one-way ANOVA.<\/span><\/p>\n Bartlett’s testcalculator<\/a> De Bartlett-test is een statistische test om te bepalen of de varianties tussen verschillende groepen gelijk zijn of niet. Veel statistische tests (zoals een eenrichtings-ANOVA ) gaan ervan uit dat de varianties tussen steekproeven gelijk zijn. De Bartlett-test kan worden gebruikt om deze hypothese te verifi\u00ebren. Deze test maakt gebruik van de volgende nul- en […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1598","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n Stap 1: Cre\u00eber de gegevens<\/strong><\/span><\/h3>\n
#create data<\/span>\nA = [85, 86, 88, 75, 78, 94, 98, 79, 71, 80]\nB = [91, 92, 93, 85, 87, 84, 82, 88, 95, 96]\nC = [79, 78, 88, 94, 92, 85, 83, 85, 82, 81]\n<\/strong><\/pre>\n Stap 2: Voer de Bartlett-test uit<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> scipy. stats<\/span> as<\/span> stats\n\n#perform Bartlett's test<\/span>\nstats. bartlett<\/span> (A, B, C)\n\nBartlettResult(statistic=3.30243757, pvalue=0.191815983)\n<\/strong><\/pre>\n\n
Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Hoe ANOVA-aannames te controleren<\/a>
Eenrichtings-ANOVA uitvoeren in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"