이분산 보고서
일원 분석 플랫폼은 그룹 분산의 동일성에 대한 4가지 검정을 제공합니다. 처음 세 가지 이분산 검정의 기본 개념은 각 그룹의 퍼짐 정도를 측정하기 위해 구성된 새 반응 변수에 대해 분산 분석을 수행하는 것입니다. 네 번째 검정은 정규 분포하에서 가능도비 검정과 유사한 Bartlett 검정입니다. 블록 변수가 시작 창에 지정된 경우 이분산 옵션을 사용할 수 없습니다.
참고: 동일하지 않은 분산(이분산성이라고도 함)을 검정하는 또 다른 방법은 ANOMV입니다. 자세한 내용은 평균 분석 보고서에서 확인하십시오.
다음과 같은 등분산 검정을 사용할 수 있습니다.
O’Brien
새 변수의 그룹 평균이 원래 반응의 그룹 표본 분산과 동일하도록 종속 변수를 생성합니다. O’Brien 변수에 대한 ANOVA는 실제로는 그룹 표본 분산에 대한 ANOVA입니다(O’Brien 1979, Olejnik and Algina 1987).
Brown-Forsythe
반응이 각 관측값과 그룹 중앙값의 차이에 대한 절대값인 경우 ANOVA에서 구한 F-검정을 표시합니다(Brown and Forsythe 1974).
Levene
반응이 각 관측값과 그룹 중앙값의 차이에 대한 절대값인 경우 ANOVA에서 구한 F-검정을 표시합니다(Levene 1960). 퍼짐은 
로 측정됩니다.
Bartlett
표본 분산의 가중 산술평균을 표본 분산의 가중 기하평균과 비교합니다. 기하평균은 항상 산술평균보다 작거나 같으며 모든 표본 분산이 동일한 경우에만 이 둘이 동일하게 유지됩니다. 그룹 분산 간의 변동이 클수록 이 두 평균의 차이가 커집니다. 이 두 평균으로부터 c2 분포(사실상 특정 공식에서는 F 분포)에 근사한 값을 산출하는 함수가 생성됩니다. 값이 크면 산술 또는 기하 비율의 값이 큰 것이므로 그룹 분산의 변동 폭이 커집니다. Bartlett 카이제곱 검정 통계량을 자유도로 나누면 테이블에 표시된 F 값이 됩니다. Bartlett 검정은 정규성 가정 위배에 대해 그다지 로버스트하지 않습니다(Bartlett and Kendall 1946).
F-검정 양측
(X 변수의 수준이 두 개인 경우에만 사용 가능) 검정 대상 그룹이 두 개뿐이면 이분산에 대한 표준 F-검정도 수행됩니다. F-검정은 큰 분산 추정값 대 작은 분산 추정값의 비율입니다. F 분포의 p 값은 양측 검정을 구성하기 위해 두 배가 됩니다.
참고: "블록" 열을 지정한 경우에는 블록 평균에 맞게 수정된 데이터에 대해 분산 검정이 수행됩니다.
자세한 내용은 이분산 옵션의 예에서 확인하십시오.
팁: 이분산 검정을 통해 그룹 분산에 유의한 차이가 있는 것으로 나타나면 표준 ANOVA 검정 대신 Welch 검정을 고려하십시오. Welch 통계량은 일반적인 ANOVA F-검정을 기반으로 합니다. 하지만 그룹 평균 분산의 역수로 평균에 가중치가 적용된다는 차이점이 있습니다(Welch 1951, Brown and Forsythe 1974, Asiribo and Gurland 1990). 수준이 두 개뿐인 경우 Welch ANOVA는 이분산 t-검정과 동등합니다.
분산 동일 여부 검정 보고서
일원 분석 플랫폼의 "분산 동일 여부 검정" 보고서에는 표준편차 그림이 표시되고 요약 테이블이 제공됩니다. 첫 번째 테이블에는 다음 열이 포함되어 있습니다.
수준
데이터에서 나타나는 요인 수준입니다.
개수
각 수준의 빈도입니다.
표준편차
각 요인 수준의 반응 표준편차입니다. 이 표준편차는 O’Brien 변수의 평균과 동일합니다. 데이터에서 한 수준이 한 번만 나타나는 경우에는 표준편차가 계산되지 않습니다.
평균에 대한 평균 절대 차이
반응 및 그룹 평균의 평균 절대 차이입니다. 이 평균 절대 차이는 Levene 변수의 그룹 평균과 동일합니다.
중앙값에 대한 평균 절대 차이
반응 및 그룹 중앙값의 절대 차이입니다. 이 평균 절대 차이는 Brown-Forsythe 변수의 그룹 평균과 동일합니다.
두 번째 테이블에는 등분산 검정이 요약되어 있고 다음 열이 포함됩니다.
검정
각 검정의 이름입니다.
F 비
계산된 F 통계량입니다. 자세한 내용은 분산 동일 여부 검정에 대한 통계 상세 정보에서 확인하십시오.
DFNum
분자의 자유도입니다. 요인에 k개의 수준이 있는 경우 분자의 자유도는 k - 1입니다. 데이터에 한 번만 나타나는 수준은 O’Brien, Brown-Forsythe 또는 Levene의 검정 통계량을 계산하는 데 사용되지 않습니다. 이 경우 분자 자유도는 계산에 사용된 수준 수에서 1을 뺀 값입니다.
DFDen
분모에 사용된 자유도입니다. O’Brien, Brown-Forsythe 및 Levene의 경우 검정 통계량을 계산하는 데 사용된 각 요인 수준에 대해 자유도를 뺍니다. 요인에 k개의 수준이 있는 경우 분모 자유도는 n - k입니다.
p 값
모든 수준의 분산이 동일한 경우 F 비 값이 계산된 값보다 클 확률입니다.
참고: X 변수에 관측값 수가 5개 미만인 수준이 있으면 경고가 나타납니다. 표본 크기가 작을 때 위 검정의 성능에 대한 자세한 내용은 Brown and Forsythe 연구 자료(1974) 및 Miller 연구 자료(1972)에서 확인하십시오.
Welch 검정 보고서
F 비
평균 동일성 검정에 대한 F-검정 통계량입니다.
DFNum
검정의 분자 자유도입니다. 요인에 k개의 수준이 있는 경우 분자의 자유도는 k - 1입니다. 데이터에 한 번만 나타나는 수준은 Welch ANOVA를 계산하는 데 사용되지 않습니다. 이 경우 분자 자유도는 계산에 사용된 수준 수에서 1을 뺀 값입니다.
DFDen
검정의 분모 자유도입니다. 자세한 내용은 분산 동일 여부 검정에 대한 통계 상세 정보에서 확인하십시오.
Prob>F
모든 수준의 평균이 동일한 경우 F 값이 계산된 값보다 클 확률입니다.
t-검정
(X 변수의 수준이 정확히 두 개인 경우에만 사용 가능) F 비와 t-검정 사이의 관계를 보여 줍니다. F 비의 제곱근으로 계산됩니다.