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bartlett.test {stats} | R Documentation |
Bartlett Test of Homogeneity of Variances
Description
Performs Bartlett's test of the null that the variances in each of the groups
(samples) are the same.
Usage
bartlett.test(x, ...)
## Default S3 method:
bartlett.test(x, g, ...)
## S3 method for class 'formula'
bartlett.test(formula, data, subset, na.action, ...)
Arguments
| x | a numeric vector of data values, or a list of numeric data vectors
representing the respective samples, or fitted linear model objects (inheriting
from class "lm"). |
| g | a vector or factor object giving the group for the corresponding elements
of x. Ignored if x is a list. |
| formula | a formula of the form lhs ~ rhs where lhs gives the data values and
rhs the corresponding groups. |
| data | an optional matrix or data frame (or similar: see model.frame)
containing the variables in the formulaformula. By default the variables are
taken from environment(formula). |
| subset | an optional vector specifying a subset of observations to be used. |
| na.action | a function which indicates what should happen when the data
contain NAs. Defaults togetOption("na.action"). |
| ... | further arguments to be passed to or from methods. |
Details
If x is a list, its elements are taken as the samples or fitted linear models
to be compared for homogeneity of variances. In this case, the elements must
either all be numeric data vectors or fitted linear model objects, g is
ignored, and one can simply use bartlett.test(x) to perform the test. If the
samples are not yet contained in a list, usebartlett.test(list(x,
...)).Otherwise, x must be a numeric data vector, and g must be a vector or
factor object of the same length as x giving the group for the corresponding
elements of x.
Value
A list of class "htest" containing the following components:
| statistic | Bartlett's K-squared test statistic. |
| parameter | the degrees of freedom of the approximate chi-squared
distribution of the test statistic. |
| p.value | the p-value of the test. |
| method | the character string "Bartlett test of homogeneity of variances". |
| data.name | a character string giving the names of the data. |
References
Bartlett, M. S. (1937). Properties of sufficiency and statistical tests.
Proceedings of the Royal Society of London Series A160, 268–282.
See Also
var.test for the special case of comparing variances in two samples from normal
distributions; fligner.test for a rank-based (nonparametric) k-sample test for
homogeneity of variances; ansari.test and mood.test for two rank based
two-sample tests for difference in scale.
Examples
require(graphics)
plot(count ~ spray, data = InsectSprays)
bartlett.test(InsectSprays$count, InsectSprays$spray)
bartlett.test(count ~ spray, data = InsectSprays) Edson Lira
Estatístico
Manaus-Amazonas
Em Sexta-feira, 2 de Janeiro de 2015 10:44, Andre Oliveira
<andreolso...@yahoo.com.br> escreveu:
Qual seria o procedimento para para subdividida?
Obrigado pessoal!
André Oliveira Souza.
Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de
Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES
Em Quinta-feira, 1 de Janeiro de 2015 23:23, Fernando Antonio de souza
<nandodeso...@gmail.com> escreveu:
VC pode criar uma variável interação e fazer o Bartlett. Teste sobre ela
Dados$interação<-interaction(fator1,fator2)
bartlett.test(resid(modelo2), dados$interaction)Em 01/01/2015 18:57, "Andre
Oliveira" <andreolso...@yahoo.com.br> escreveu:
Mas neste caso como aplicar o bartlett.test?
bartlett.test(modelo2$residuals,fat1) # Homogeneidade de variâncias
bartlett.test(modelo2$residuals,fat2) # Homogeneidade de variâncias
Só assim? Por fatores separadamente?
André Oliveira Souza.
Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de
Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES
Em Quinta-feira, 1 de Janeiro de 2015 18:40, henrique jose de paula alves
paula alves <jpahenri...@gmail.com> escreveu:
O teste de Bartley deve funcionar bem.
Em 1 de janeiro de 2015 17:52, Andre Oliveira <andreolso...@yahoo.com.br>
escreveu:
Pessoal boa tarde, dado meu modelo em fatorial.
modelo=aov(respsota~factor1*factor2)
Como avaliar homogeneidade de variâncias?
O que fiz aqui foi ..par(mfrow=c(2,2))
boxplot(resp~fat1)
boxplot(resp~fat2)
boxplot(resp~fat1*fat2)
interaction.plot(fat1,fat2,resp,ylab="Médias",main="Interação Fat1 vs Fat2")
Mas está muito subjetivo.
André Oliveira Souza.
Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de
Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES
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Henrique José de Paula AlvesPós-graduando em Estatística - 35 9103-3364UFLA -
LAVRAS - MG
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