R STUDIO 등분산 검정 (Levene 검정 & Bartlett 검정 & F 검정)

R STUDIO 등분산 검정 (Levene 검정 & Bartlett 검정 & F 검정)

목차
Levene 검정
Bartlett 검정
F 검정

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1. Levene 검정

• 특징
  - 정규성 가정이 필요하지 않다.
  - 평균, 중앙값 등 다양한 대푯값을 설정해서 검정 가능하다.

Code :
levene.test(Dataset 이름$종속변수 이름, Dataset 이름$독립변수 이름)

• levene.test() : Dataset에서 종속변수와 독립변수(그룹 등)를 가져와서 독립변수 간 종속변수의 등분산 가정을 확인한다.

결과 해석

• p값
  - p ≥ 0.05 : 분산이 동일하다
  - p < 0.05 : 분산이 서로 다르다

2. Bartlett 검정

• 특징
  - 정규성 가정이 필요하다.
  - 표본 크기가 작으면 검정력이 낮아질 수 있다.

Code :
bartlett.test(Dataset 이름$종속변수 이름 ~ Dataset 이름$독립변수 이름)

• bartlett.test () : Dataset에서 종속변수와 독립변수(그룹 등)를 가져와서 독립변수 간 종속변수의 등분산 가정을 확인한다.

결과 해석

• p값
  - p ≥ 0.05 : 분산이 동일하다
  - p < 0.05 : 분산이 서로 다르다

3. F 검정

• 특징
  - 정규성 가정이 필요하다.
  - 표본 크기가 작으면 검정력이 낮아질 수 있다.

Code :
var.test(Dataset 이름$변수1 이름, Dataset 이름$변수2 이름)

• var.test () : 2개 변수의 분산이 동일한지 확인한다.

결과 해석

• p값
  - p ≥ 0.05 : 분산이 동일하다
  - p < 0.05 : 분산이 서로 다르다

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2024.05.10 - [R] - R studio에서 Excel 파일 불러오기

2024.05.11 - [R] - R STUDIO TIP 옵션 (scipen, digits, max.print)

2024.05.12 - [R] - R STUDIO 상자도표(Box plot) / ggsignif(ggplot2, ggsignif)

2024.05.13 - [R] - R STUDIO 그룹 분할 및 변수 설정 / dplyr

2024.05.15 - [R] - R STUDIO 정규성 검정 (Kolmogorov-Smirnov test & Shapiro-Wilk test)

2024.05.21 - [R] - R STUDIO 단순선형회귀분석 (Simple Linear Regression)

2024.05.23 - [R] - R STUDIO 다중선형회귀분석 (Multiple Linear Regression)