R笔记：方差齐性检验

正如我们在<<正态分布与方差齐性的检验方法与SPSS操作>>一文中的介绍，方差齐性检验有F检验、Bartlett χ²检验、Levene检验、残差图。F检验和Bartlett χ²检验要求数据资料具有正态性，而且F检验只能检验两个总体方差是否齐同，Levence检验所分析资料可不具正态性，结果更为稳健也可以检验多个总体的方差齐性。示例依旧采用<<完全随机资料设计的方差分析>>的数据，演示方差齐性检验的Levene检验和Bartlett χ²以及F检验。

SPSS数据载入清单：

library(foreign)  #载入foreign程序包

varh<-read.spss(file="D:/Temp/ANOVA.sav",to.data.frame = TRUE)  #新建对象varh，赋值为SPSS文件ANOVA的数据。命令中去掉“file=”结果是一样的

或leveneTest(y, group, center=median, ...)，Computes Levene's test for homogeneity of variance across groups.

library(car)  #调用程序包car

library(carData)  #载入程序包carData

leveneTest(LDL_C~Group,data=varh)  #levene方差齐性检验，模型表达形式，默认以中位值进行检测

leveneTest(varh$LDL_C,varh$Group,center=mean)  #leven方差齐性检验，变量表达形式，以均值进行检测

【2】Bartlett χ²检验。

bartlett.test {stats}：bartlett.test(x,g,...)或者bartlett.test(formula,data, subset,na.action,...)，Performs Bartlett's test of the null that the variances in each of the groups (samples) are the same.

ols_test_bartlett {olsrr}：ols_test_bartlett(data, ..., group_var = NULL)

,Test if k samples are from populations with equal variances.

bartlett.test {stats}的命令用法跟leveneTest {car}基本一样，有模型表达格式和变量表达格式，命令清单如下：

bartlett.test(varh$LDL_C,varh$Group)

bartlett.test(LDL_C~Group,data=varh)

ols_test_bartlett(varh,LDL_C,group_var=Group) 

olsrr程序包中除了bartlett.test 可以进行方差齐性的检验，程序包中的ols_test_f 、ols_test_breusch_pagan、ols_test_score函数也可以进行方差齐性的检验。

var.test {stats}：var.test(x, y, ratio = 1,alternative = c("two.sided", "less", "greater"),         conf.level = 0.95, ...)或者var.test(formula, data, subset, na.action, ...)，Performs an F test to compare the variances of two samples from normal populations.

var.test(varh[1:30,2],varh[31:60,2])  #使用var.test函数进行方差齐性的F检验。F检验只能检测两个总体间的方差齐性，本例假设结果只有placebo组（数据1:30行）和NG2.4g组（数据31:60行）两组

var.test的另外一种格式是：

varh2<-varh[1:60,]  #新建对象varh2，赋值为数据框varh的前60行。此命令仅生成含有2个组的演示数据，因为F检验只能检测两个总体间的方差齐性

var.test(LDL_C~Group,data=varh2)  #使用var.test函数进行方差齐性的F检验