Здравствуйте! Меня зовут Алексей‚ и я много работал с дисперсионным анализом. Сегодня я хотел бы рассказать вам о критериях‚ которые используються интерпретаторами дисперсионного анализа в случае неравных дисперсий. Дисперсионный анализ (ANOVA) является статистическим методом‚ который позволяет определить‚ есть ли разница между группами данных. Однако в реальных данных часто возникает ситуация‚ когда дисперсии в группах различаются. В таком случае‚ применение классического однофакторного ANOVA может быть некорректным. Существует несколько критериев‚ которые можно использовать в случае неравных дисперсий. Один из таких критериев ー критерий Брауна-Форсайта. Он основан на ранжировании суммарных квадратичных отклонений (SS) и используется для определения значимости различий между группами. Критерий Брауна-Форсайта считается более устойчивым к нарушению предположений о равных дисперсиях‚ чем обычный однофакторный ANOVA. Еще один критерий ー критерий Уайта. Он также используется для оценки значимости различий в данных с неравными дисперсиями. Критерий Уайта имеет высокую мощность и способен обнаруживать различия между группами‚ даже если дисперсии значительно отличаются; Критерий Левена является еще одной альтернативой для интерпретации дисперсионного анализа в случае неравных дисперсий. Он основан на сравнении средних абсолютных отклонений и также является достаточно устойчивым к нарушению предположения о равных дисперсиях.
В завершение‚ есть еще один метод‚ известный как критерий Голдфельда-Квандера. Этот критерий особенно хорош для использования в случаях‚ когда есть несколько независимых переменных и нужно учитывать их влияние на дисперсии.