【原】松析丨独立、正态、方差齐的魔咒解读【荐】

t检验与方差分析的条件

      我们在学习t检验和方差分析时，老师告诉我们，要符合“独立性、正态性和方差齐性”的原则；可是很多人在使用时把持不住，这期咱们就来剖析一下：

独立性原则

独立性原则：是指比较的各组来自不同的总体，所以组间相互独立；注意目标锁定不是指两样本或多个样本的独立，是两个总体或多个总体的独立。

如何判断：此步判定是根据自己的专业进行判定，比如男生和女生的身高，就属于两个不同的总体。

正态性原则【此条不必太严格】

正态性原则：是指比较的各组来自正态的总体。而不是指研究的样本是否是正态的。而我们通常是检验样本数据看是否正态，进一步推断总体是否正态。然而因为存在抽样误差，即使样本数据不正态，也不能保证总体不正态，因此这条原则的要求，不能太苛刻。

如何判断：样本数据正态分析如何检验看这里：正态分布10种鉴别方法汇总【荐藏】；非正态想变换成正态看这里：一步操作实现9种正态分布自动变换！【特荐】

方差齐性原则

方差齐性原则：是指比较的各组来自的总体方差齐型。此条要求较为严格，方差反映的是离散趋势，即离散趋势相差不大的资料方可以比较。

如何判断：方差齐性检验，常用的是levene检验，一般软件都自带。

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松哥统计说

t检验与方差分析的“独立、正态和方差齐性”均是针对总体而言的。独立性依据专业、方差齐性条件苛刻，而正态性的要求适当宽松。条件不符合，记住几个字“退而求其次”，意思是上述条件不符合，退参数检验（t检验和F检验），而采用非参数检验；当然还有一招就是正态不符合时变换为正态，前文中方法。

OK，本期不赘！马上年终了，大家吉祥！

天太冷了，该筑巢啦！

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