1分钟教你制作双方差检验

为了提高家庭暖气系统的效率，进行了一项旨在评估两种设备功效的研究。安装其中一种设备后，对房舍的能耗进行了测量。这两种设备分别是电动气闸（气闸 1）和热活化气闸（气闸 2）。能耗数据（气闸内置能量消耗）堆叠在一列中，另外还有一个分组列（气闸），包含用于表示总体的标识符或下标。您要比较两个总体的方差，以便构造用于比较两个气闸的双样本 t 检验和置信区间 。 
 
数据:
 
气闸内置能量消耗_1    气闸内置能量消耗_2
7.87    12.28
9.43    7.23
7.16    2.97
8.67    8.81
12.31    9.27
9.84    11.29
16.90    8.29
10.04    9.96
12.62    10.30
7.62    16.06
11.12    14.24
13.43    11.43
9.07    10.28
6.94    13.60
10.28    5.94
9.37    10.36
7.93    6.85
13.96    6.72
6.80    10.21
4.00    8.61
8.58    11.62
8.00    11.21
5.98    10.95
15.24    7.62
8.54    10.40
11.09    12.92
11.70    15.12
12.71    13.47
6.78    8.47
9.82    11.70
12.91    7.73
10.35    8.37
9.60    7.29
9.58    10.49
9.83    8.69
9.52    8.26
18.26    7.69
10.64    12.19
6.62    5.56
5.20    9.76
*    7.15
*    12.69
*    13.38
*    13.11
*    10.50
*    14.35
*    13.42
*    6.35
*    9.83
*    12.16
 
操作:
1, 6SQ统计--估计和假设检验--双方差检验

 
2， 选择样本1数据列和样本2数据列 


3, 确认，输出结果






解释结果

方差检验会生成一个图，该图显示两个因子水平的总体标准差的 95% Bonferroni 置信区间。该图形还显示两个样本的原始数据的并列箱线图。最后，在会话窗口和图形中都给出了 F 检验和 Levene 检验的结果。当数据来自正态分布时解释 F 检验，当数据来自连续但不一定正态的分布时使用 Levene 检验。请注意，95% 置信区间适用于区间族，区间的非对称性是由卡方分布的偏度造成的。

对于该能耗示例来说，p 值 0.558 和 0.996 都大于 a 的合理选择范围，因此无法否定方差相等的原假设 。也就是说，这些数据并未提供足够证据证明两个总体的方差不相等。因此，使用双样本 t 过程时假定方差相等是合理的。 
excel案例数据
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