Prueba de Bartlett en programación R

Las varianzas de la prueba de Bartlett son homocedasticidad , nos permite decidir ajustar varias homogeneidades

• prueba de bartlett
• prueba de levene
• Prueba de Fligner-Killeen

Es muy fácil realizar estas pruebas en programación R. En este artículo vamos a realizar la prueba de Bartlett en R.

Hipótesis estadísticas para la prueba de Bartlett

Una hipótesis es una declaración estadística para comprender la prueba de hipótesis. Para la prueba de Bartlett las hipótesis estadísticas son:

• Hipótesis nula: todas las varianzas de las poblaciones son iguales
• Hipótesis alternativa: Al menos dos de ellas difieren

Implementación en R

bartlett.test(fórmula, conjunto de datos)

 

Parámetros:

fórmula: una fórmula de la forma valores ~ grupos

conjunto de datos: una array o marco de datos

 

Devoluciones:

estadístico: estadístico de prueba K-cuadrado de Bartlett

parámetro: los grados de libertad de la distribución aproximada de chi-cuadrado del estadístico de prueba.

p.value: el valor p de la prueba

Pueden surgir dos casos dependiendo del formato de los datos. Y tenemos que aplicar las diferentes fórmulas para estos dos formatos diferentes de datos.

la variable, así que en este caso, use el siguiente comando:

bartlett.test(values ~ groups, dataset)

dónde:

valores: el nombre de la variable que contiene los valores de los datos

grupos: el nombre de la variable que especifica a qué muestra pertenece cada valor también

la ONU una variable, por lo que en este caso,

bartlett.test(list(dataset$sample1, dataset$sample2, dataset$sample3))

Ejemplos de la prueba de Bartlett

Prueba de Bartlett con una variable independiente:

Considere el conjunto de datos PlantGrowth incorporado de R que brinda el peso seco de tres grupos de diez lotes de plantas, donde cada grupo de diez lotes recibió un tratamiento diferente. La variable de peso da el peso del lote y la variable de grupo da el tratamiento recibido ya sea ctrl, trt1 o trt2 . Para ver el conjunto de datos, escriba el siguiente comando:

print(PlantGrowth)

Producción:

    weight group
1    4.17  ctrl
2    5.58  ctrl
3    5.18  ctrl
4    6.11  ctrl
5    4.50  ctrl
6    4.61  ctrl
7    5.17  ctrl
8    4.53  ctrl
9    5.33  ctrl
10   5.14  ctrl
11   4.81  trt1
12   4.17  trt1
13   4.41  trt1
14   3.59  trt1
15   5.87  trt1
16   3.83  trt1
17   6.03  trt1
18   4.89  trt1
19   4.32  trt1
20   4.69  trt1
21   6.31  trt2
22   5.12  trt2
23   5.54  trt2
24   5.50  trt2
25   5.37  trt2
26   5.29  trt2
27   4.92  trt2
28   6.15  trt2
29   5.80  trt2
30   5.26  trt2

Suponga que desea utilizar la prueba de Bartlett para determinar si la varianza del peso es la misma para todos los grupos de tratamiento con un nivel de significación de 0,05. Aquí vamos a considerar sólo una variable independiente. Para realizar la prueba, use el siguiente comando:

# R program to illustrate
# Bartlett’s test
  
# Using bartlett.test()
result = bartlett.test(weight~group, PlantGrowth)
  
# print the result
print(result)

Producción:

Bartlett test of homogeneity of variances

data:  weight by group
Bartlett's K-squared = 2.8786, df = 2, p-value = 0.2371

Explicación:

, pruebarecomendable

Prueba de Bartlett con múltiples variables independientes:

quiere variables independientes entonces t

# R program to illustrate
# Bartlett’s test
  
# Print the first 10 rows
# of the data set
print(head(ToothGrowth, 10))
  
# Applying bartlett.test()
result = bartlett.test(len ~ interaction(supp, dose), 
                                  data = ToothGrowth)
  
# Print the result
print(result)

Producción:

    len supp dose
1   4.2   VC  0.5
2  11.5   VC  0.5
3   7.3   VC  0.5
4   5.8   VC  0.5
5   6.4   VC  0.5
6  10.0   VC  0.5
7  11.2   VC  0.5
8  11.2   VC  0.5
9   5.2   VC  0.5
10  7.0   VC  0.5

    Bartlett test of homogeneity of variances

data:  len by interaction(supp, dose)
Bartlett's K-squared = 6.9273, df = 5, p-value = 0.2261