R fligner.test 方差齊性的 Fligner-Killeen 檢驗

說明

對每個組(樣本)中的方差是否相同執行 Fligner-Killeen(中值)檢驗。

用法

fligner.test(x, ...)

## Default S3 method:
fligner.test(x, g, ...)

## S3 method for class 'formula'
fligner.test(formula, data, subset, na.action, ...)

參數

x	數據值的數值向量，或數值數據向量的列表。
g	一個向量或因子對象，為 x 的相應元素提供組。如果 x 是列表，則忽略。
formula	lhs ~ rhs 形式的公式，其中 lhs 給出數據值，rhs 給出相應的組。
data	包含公式 formula 中的變量的可選矩陣或 DataFrame (或類似的：請參閱 model.frame )。默認情況下，變量取自environment(formula)。
subset	一個可選向量，指定要使用的觀測子集。
na.action	一個函數，指示當數據包含 NA 時應該發生什麽。默認為 getOption("na.action") 。
...	要傳遞給方法或從方法傳遞的更多參數。

細節

如果x是一個列表，則其元素被視為要比較方差同質性的樣本，因此必須是數值數據向量。在這種情況下，g被忽略，可以簡單地使用fligner.test(x)來執行測試。如果示例尚未包含在列表中，請使用 fligner.test(list(x, ...)) 。

否則， x 必須是數值數據向量，並且 g 必須是與 x 長度相同的向量或因子對象，為 x 的相應元素提供組。

Fligner-Killeen(中位數)檢驗已在模擬研究中確定為方差同質性的眾多檢驗之一，它對於偏離正態性最為穩健，請參閱 Conover, Johnson & Johnson (1981)。它是一個 k 樣本簡單線性排名，它使用中心樣本的絕對值和權重 a(i) = \mathrm{qnorm}((1 + i/(n+1))/2) 的排名。此處實現的版本在每個樣本中使用中值居中(參考文獻中的F-K:med X^2)。

值

類 "htest" 的列表包含以下組件：

statistic	Fligner-Killeen:med X^2 檢驗統計量。
parameter	檢驗統計量的近似卡方分布的自由度。
p.value	檢驗的 p 值。
method	字符串 "Fligner-Killeen test of homogeneity of variances" 。
data.name	給出數據名稱的字符串。

例子

require(graphics)

plot(count ~ spray, data = InsectSprays)
fligner.test(InsectSprays$count, InsectSprays$spray)
fligner.test(count ~ spray, data = InsectSprays)
## Compare this to bartlett.test()

參考

William J. Conover, Mark E. Johnson and Myrle M. Johnson (1981). A comparative study of tests for homogeneity of variances, with applications to the outer continental shelf bidding data. Technometrics, 23, 351-361. doi:10.2307/1268225.

也可以看看

ansari.test 和 mood.test 用於基於等級的兩個樣本測試，以檢驗尺度參數的差異； var.test 和 bartlett.test 用於方差同質性的參數檢驗。