Základné štatistické metódy

Táto skupina testov testuje hypotézu o rozdiele rozptylov dvoch a viac nezávislých skupín. Zisťuje, či sú namerané rozdiely medzi rozptylmi iba náhodné, alebo štatisticky významné. Posúdenie rozptýlenosti dát je dôležité pri overení predpokladu rovnosti rozptylov, napr. pri analýze rozptylu, kovariancie. Testy môžeme rozlišovať podľa toho, či sú určené pre situácie, kde vystupuje jedna závislá premenná – univariačné testy, alebo sú určené pre situácie, kde vystupujú viaceré závislé premenné – multivariačné testy.

Tieto testy testujú nasledovnú nulovú hypotézu

H0:

proti alternatíve H1, že H0 neplatí.

Na použitie testov je nutné splniť nasledujúci predpoklad:

• Normálne rozdelenie premennej v každom výbere.

Medzi univariačné testy patrí Cochranov, Hartleyov, Bartlettov test a Leveneov test. Nevýhodou Barlettovho testu je to, že je veľmi citlivý na porušenie predpokladu normality. Cochranov a Hartleyov test sa používa na testovanie nulovej hypotézy iba vtedy, keď je početnosť všetkých skupín rovnaká. Neparametrický Leveneov test na testovanie rovnosti rozptylov predstavuje jednocestnú analýzu rozptylu na absolútnych odchýlkach pozorovaní od mediánov skupín.

Boxov M test je multivariačný test rovnosti rozptylov pre závislé premenné alebo kovariáty. Umožňuje špecifikovať, či chceme zahrnúť kovariáty do testu.  M test je veľmi citlivý na porušenie predpokladu normality. Ak je tento test významný, variančno-kovariančné matice sú významne odlišné od seba. Senov a Puriov neparametrický test je neparametrickou alternatívou k Boxovmu M testu. Nevyžaduje predpoklad normality ako predchádzajúci. Taktiež umožňuje špecifikovať, či chceme zahrnúť kovariáty do testu.