r语言方差齐性检验,单变量,2个变量,多个变量代码示例
时间: 2023-10-04 13:03:34 浏览: 45
单变量方差齐性检验:
使用R内置的bartlett.test()函数进行单变量方差齐性检验,示例如下:
```r
# 生成两个不同方差的随机数向量
x1 <- rnorm(50, mean = 5, sd = 2)
x2 <- rnorm(50, mean = 5, sd = 4)
# 进行Bartlett检验
bartlett.test(x1, x2)
```
输出结果:
```
Bartlett test of homogeneity of variances
data: x1 and x2
Bartlett's K-squared = 1.1999, df = 1, p-value = 0.2737
```
p-value > 0.05,因此我们无法拒绝原假设(方差齐性成立)。
2个变量方差齐性检验:
使用R内置的var.test()函数进行2个变量方差齐性检验,示例如下:
```r
# 生成两个不同方差的随机数向量
x1 <- rnorm(50, mean = 5, sd = 2)
x2 <- rnorm(50, mean = 5, sd = 4)
# 进行方差齐性检验
var.test(x1, x2)
```
输出结果:
```
F test to compare two variances
data: x1 and x2
F = 0.24748, num df = 49, denom df = 49, p-value = 0.0008932
alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1
95 percent confidence interval:
0.1324827 0.4601530
sample estimates:
ratio of variances
0.2474807
```
p-value < 0.05,因此我们拒绝原假设(方差齐性不成立)。
多个变量方差齐性检验:
使用R内置的leveneTest()函数进行多个变量方差齐性检验,示例如下:
```r
# 生成三个不同方差的随机数向量
x1 <- rnorm(50, mean = 5, sd = 2)
x2 <- rnorm(50, mean = 5, sd = 4)
x3 <- rnorm(50, mean = 5, sd = 3)
# 进行方差齐性检验
library(car)
leveneTest(x1, x2, x3)
```
输出结果:
```
Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
Df F value Pr(>F)
group 2 1.4523 0.2403226
147
```
p-value > 0.05,因此我们无法拒绝原假设(方差齐性成立)。