Generelle lineære modeller

Relaterede dokumenter
Sammenligning af to grupper

Sandsynlighedsfordelinger for kontinuerte data på interval/ratioskala

Statistik Lektion 7. Hypotesetest og kritiske værdier Type I og Type II fejl Styrken af en test Sammenligning af to populationer

Test i to populationer. Hypotesetest for parrede observationer Test for ens varians Gensyn med flyskræk!

hvor i er observationsnummeret, som løber fra 1 til stikprøvestørrelsen n, X i

24. januar Epidemiologi og biostatistik. Forelæsning 1 Uge 1, tirsdag. Niels Trolle Andersen, Afdelingen for Biostatistik.

Statistik Lektion 8. Parrede test Test for forskel i andele Test for ens varians Gensyn med flyskræk!

Statistik ved Bachelor-uddannelsen i folkesundhedsvidenskab

29. januar Epidemiologi og biostatistik Forelæsning 2 Uge 1, torsdag 2. februar 2006 Michael Væth, Afdeling for Biostatistik.

13. februar Resumé: En statistisk analyse resulterer ofte i : Et estimat ˆ θ med en tilhørende se( ˆ θ )

Program. Ensidet variansanalyse Normalfordelingen. Antibiotika og nedbrydning af organisk materiale. Tegninger

Simpel Lineær Regression. Opsplitning af variationen Determinations koefficient Variansanalyse F-test Model-kontrol

Motivation. En tegning

Praktisk info. Statistisk analyse af en enkelt stikprøve: kendt eller ukendt varians Sandsynlighedsregning og Statistik (SaSt) I tirsdags.

Definition: Normalfordelingen. siges at være normalfordelt med middelværdi µ og varians σ 2, hvor µ og σ er reelle tal og σ > 0.

Dagens program. Estimation: Kapitel Eksempler på middelrette og/eller konsistente estimator (de sidste fra sidste forelæsning)

9. Binomialfordelingen

Anvendt Statistik Lektion 3. Punkt- og intervalestimater Konfidensintervaller Valg af stikprøvestørrelse

Løsninger til kapitel 7

30. august Epidemiologi og biostatistik. Forelæsning 3 Uge 2, torsdag d. 8. september 2005 Michael Væth, Afdeling for Biostatistik.

Estimation ved momentmetoden. Estimation af middelværdiparameter

Konfidens intervaller

Vejledende besvarelser til opgaver i kapitel 15

Stikprøvefordelinger og konfidensintervaller

Statistiske test. Efteråret 2010 Jens Friis, AAU. Hjemmeside :

1 Punkt- og intervalestimation Punktestimatorer: Centralitet(bias) og efficiens... 2

Økonometri 1. Inferens i den lineære regressionsmodel 29. september Økonometri 1: F7 1

Uge 40 I Teoretisk Statistik, 30. september 2003

Oversigt. Kursus 02402/02323 Introducerende Statistik. Forelæsning 12: Inferens for andele. Klaus K. Andersen og Per Bruun Brockhoff

Opsamling. Lidt om det hele..!

Tests for forskel i central tendens for data på ordinal- og intervalskala. Typer af statistiske test:

Program. Statistisk inferens En enkelt stikprøve og lineær regression Stat. modeller, estimation og konfidensintervaller. Fordeling af gennemsnit

Oversigt. 1 Fordelingen for gennemsnittet t-fordelingen. 3 Den statistiske sprogbrug og formelle ramme

Kvantitative metoder 2

Sætning: Middelværdi og varians for linearkombinationer. Lad X 1,X 2,...,X n være stokastiske variable. Da gælder. Var ( a 0 + a 1 X a n X n

Meningsmålinger KLADDE. Thomas Heide-Jørgensen, Rosborg Gymnasium & HF, 2017

Hypotesetest. Hypotesetest og kritiske værdier Type 1 og Type 2 fejl Styrken af en test Sammenligning af to populationer

Maja Tarp AARHUS UNIVERSITET

Program. Populationer og stikprøver. Praktiske oplysninger. Eksempel vaccine mod miltbrand hos får. Praktiske oplysninger

Teoretisk Statistik, 9. februar Beskrivende statistik

Økonometri 1. Definition og motivation. Definition og motivation. Dagens program. Den multiple regressionsmodel 15. februar 2006

Statistik 8. gang 1 KONFIDENSINTERVALLER. Konfidensintervaller: kapitel 11. Valg og test af fordelingsfunktion

antal gange krone sker i første n kast = n

Vejledende opgavebesvarelser

Spørgsmål 3 (5 %) Bestem sandsynligheden for at et tilfældigt valgt vindue har en fejl ved listerne, når man ved at der er fejl i glasset.

Modul 14: Goodness-of-fit test og krydstabelanalyse

Indholdsfortegnelse Generelt Diskrete stokastiske variable: Kontinuerte stokastiske variable: Regneregler for stokastiske variable

Morten Frydenberg version dato:

STATISTIKNOTER Simple normalfordelingsmodeller

Asymptotisk optimalitet af MLE

Den flerdimensionale normalfordeling

Matematisk Modellering 1 Hjælpeark

Diskrete og kontinuerte stokastiske variable

Du skal redegøre for løsning af ligninger og herunder behandle omformningsreglerne for ligninger.

Velkommen. Program. Statistik og Sandsynlighedsregning 2 Sandsynlighedstætheder og kontinuerte fordelinger på R. Praktiske ting og sager

Begreber og definitioner

Matematik A. Højere handelseksamen. Tirsdag den 26. maj 2015 kl hhx151-mat/a

Løsningsforslag til skriftlig eksamen i Kombinatorik, sandsynlighed og randomiserede algoritmer (DM528)

Generelle lineære modeller

STATISTISKE GRUNDBEGREBER

Estimation og test i normalfordelingen

Program. Middelværdi af Y = t(x ) Transformationssætningen

Formelskrivning i Word 2. Sådan kommer du i gang 4. Eksempel med skrivning af brøker 5. Brøker skrevet med småt 6. Hævet og sænket skrift 6

Hovedpointer fra SaSt

Statistiske Modeller 1: Notat 1

Statistik Lektion 8. Test for ens varians

vejer (med fortegn). Det vil vi illustrere visuelt og geometrisk for (2 2)-matricer og (3 3)-matricer i enote 6.

Konfidensintervaller og Hypotesetest

STATISTISKE GRUNDBEGREBER

Formelsamling til statistik-del af metodekursus, 4. semester, lægevidenskab Version 3 (26/9-2011)

Eksempel 10.1 En autoregressiv proces af orden 1 (ofte blot kaldet en AR(1)- proces) pårhar et opdateringsskema (10.1) med funktionen. for y R.

Anvendt Statistik Lektion 6. Kontingenstabeller χ 2- test [ki-i-anden-test]

Skitse til notat om hvor de forskellige sandsynlighedsfordelinger kan tænkes at komme fra

Kapitel 10 KALIBRERING AF STRØMNINGSMODEL

Introduktion til Statistik

Hypoteser om mere end to stikprøver ANOVA. k stikprøver: (ikke ordinale eller højere) gælder også for k 2! : i j

Anvendt Statistik Lektion 9. Variansanalyse (ANOVA)

BEVISER TIL KAPITEL 7

Normalfordelingen. Det centrale er gentagne målinger/observationer (en stikprøve), der kan beskrives ved den normale fordeling: 1 2πσ

Eksamen Bacheloruddannelsen i Medicin med industriel specialisering

1 Ensidet variansanalyse(kvantitativt outcome) - sammenligning af flere grupper(kvalitativ

Simpel Lineær Regression - repetition

Sandsynlighedsregning 9. forelæsning Bo Friis Nielsen

Projekt 9.1 Regneregler for stokastiske variable middelværdi, varians og spredning

STATISTIK x-klasserne Gammel Hellerup Gymnasium

grupper(kvalitativ exposure) Variation indenfor og mellem grupper F-test for ingen effekt AnovaTabel Beregning af p-værdi i F-fordelingen

Dansk. Oversigt. 1 Fordelingen for gennemsnittet t-fordelingen. 2 Konfidensintervallet for µ Eksempel. 3 Den statistiske sprogbrug og formelle ramme

Kapitel 12 Variansanalyse

Projekt 4.8 De reelle tal og 1. hovedsætning om kontinuerte funktioner

Elementær Matematik. Polynomier

Tema. Model og modelkontrol ( Fx. en normalfordelt obs. række m. kendt varians) Estimation af parametre. Fordeling. Hypotese og test. Teststørrelse.

Anvendt Statistik Lektion 9. Variansanalyse (ANOVA)

Gamle eksamensopgaver. Diskret Matematik med Anvendelser (DM72) & Diskrete Strukturer(DM504)

Multipel Linear Regression. Repetition Partiel F-test Modelsøgning Logistisk Regression

(VIDENSKABSTEORI) STATISTIK (EKSPERIMENTELT ARBEJDE)

Renteformlen. Erik Vestergaard

Kapitel 12 Variansanalyse

Transkript:

Geerelle lieære modeller Regressiosmodeller med é uafhægig itervalskala variabel: Y e eller flere uafhægige variable: X,..,X k De betigede fordelig af Y givet X,..,X k atages at være ormal med e middelværdi, der afhæger af X ere og e varias, der er uafhægig af X ere: E(Y X,..,X k ) f(x,..,x k ) α k + i β X k k - De uafhægige variable ka være kategorivariable eller kvatitative. - Kategoriske variable omkodes som dummy variable. - Iteraktioer ka tilføjes i form af produkt-variable.

Forskellige specialtilfælde Uafhægige variable É biær variabel É kategorivariabel med mere ed to kategorier Aalyse omtales som t-test Esidet variasaalyse To eller flere kategorivariable To- eller flersidede variasaalyser E eller flere kvatitative variable Både kategorivariable og kvatitative variable Lieær regressio Geerelle lieære modeller

Studet s t-test Det overordede problem: Sammeligig af middelværdier i to grupper Et ekstra problem: Sammeligig af spredige i to grupper Formelle modelforudsætiger: Fordeligere atages at være ormalfordelte ide for hver gruppe Spredige atages at være de samme ide for hver gruppe Modelproblemet: Er modelforudsætigere kritiske? Hvorda ka de kotrolleres? Hvad gør ma, hvis de ikke holder? 3

De ideelle t-test problematik: To variashomogee ormalfordeliger med forskellige middelværdier. 4

7 Læseprøve resultater Kotrolklasse - maj 97 6 5 Atal elever 4 3 0 0.0 00.0 00.0 300.0 400.0 OS400 Forsøgsklasse - maj 97 7 6 5 Atal elever 4 3 0 0.0 00.0 00.0 300.0 400.0 OS400 Læseprøveresultater i kotrol- og forsøgsklasse før forsøg med udervisig i Damark 5

Kotrolklasse - oktober 973 7 6 5 Atal elever 4 3 0 0.0 00.0 00.0 300.0 400.0 OS400 Forsøgsklasse - oktober 973 6 5 Atal elever 4 3 0 0.0 00.0 00.0 300.0 400.0 OS400 Læseprøveresultater i kotrol- og forsøgsklasse efter forsøgsudervisig i Damark 6

Når det drejer sig om politik, tale ma om vestreorieteret og højreorieteret. Hvor på dee skala ville De placere Dem selv? 40 98 30 Procet 0 0 0 vestre 3 4 5 6 7 8 9 højre Vestre-højre positio 40 990 30 Procet 0 0 0 vestre 3 4 5 6 7 8 9 højre Vestre-højre positio Ædrede daskeres politiske holdiger sig i periode 98 990? 7

40 98 30 Procet 0 0 0 utilfreds.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 tilfreds Tilfredshed med job 40 990 30 Procet 0 0 0 utilfreds.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 tilfreds Tilfredshed med job Tilfredshed med jobbet i 98 og 990. Har tilfredshede ædret sig? 8

Fordeligsidikatorer for læseprøveresultater fra forsøget med udervisig af grøladske elever i Damark. Tidspukt Klasse Middelværdi Stadardafvigelse Maj 97 Kotrol 8 7.5 4.3 Forsøg 35 3.0 43.04 Oktober 973 Kotrol 8 45.04 4.70 Forsøg 35 76.83 55.83 Ka vi påvise e effekt af forsøget? Fordeligsidikatorer for to spørgsmål fra værdiudersøgelsere i 98 og 990 Spørgsmål År Middelværdi Stadardafvigelse Hvor tilfreds er De 98 697 8.30.9 med Deres arbejde? 990 655 8.4.66 Placerig på politisk vestre-højre skala? 98 974 5.63.88 990 934 5.74.90 Har holdigere ædret sig fra 98 til 990? 9

t-testet for forskellige variaser bruger oplysiger om middelværdier, M og M, og variaser, V og V, i to forskellige grupper. Usikkerhede på estimatere af middelværdiere Var(M ) V / og Var(M ) V / Stadardfejl V s.e.(m ) og s.e.(m ) V Forskelle på middelværdiere, M -M, er et estimat af de sade forskel på de to grupper. Variase på forskelle på de to middelværdier er lig med summe af variasere Var(M -M ) V / + V / V s.e.(m M ) + V 0

t-testets ul-hypotese: E(M ) E(M ) E(M )-E(M ) E(M M ) 0 t M V M V + t er e stadardiseret teststørrelse: Middelværdie er lig med 0 og variase lig med, hvis hypotese holder t er fordelt som e såkaldt t-fordelig, hvis atagelse om variashomogee ormalfordeliger i de to grupper er korrekt. Hvis atallet af persoer i de to grupper er stort er t tilærmelsesvist ormalfordelt selvom atagelse om ormalfordeliger ikke holder.

Tallee fra tabellere på side 9 idsættes direkte i formle for t-testet. F.eks. 4. 3 43. 04 t ( 7. 5 3. 0) + 0. 375 8 35 som er klart isigifikat p 0.709. t-test resultater for forskelle på middelværdiere i tabellere på side 9 t p Læseprøveresultater før forsøg 0.375 0.709 Læseprøveresultater efter forsøg -.560 0.03 Ædrig i jobtilfredshed 0.634 0.56 Ædrig i politisk placerig -.39 0.84

t-testets ul-hypoteser Nul-hypotese: Ige ædriger i fordelige af jobtilfredshede fra 98 til 990 Middelværdihypotese: De geemsitlige jobtilfredshed er de samme i 98 og 990 Spredigshypotese: Variase i fordelige af jobtilfredshede er de samme i 98 og 990. Hypotesestrukture bag t-testet 3

E strategi for t-test ) I det første tri testes det, om de to variaser er es. ) Middelværdi-hypotese afprøves i det adet tri. Måde, det sker på, afhæger af, om variashypotese blev forkastet eller accepteret. a) Hvis spredigshypotese blev forkastet, foretages et t-test baseret på separate estimater af de to forskellige variaser. Dvs. et test, hvor teststørrelse er defieret, således som det skete tidligere i dette afsit. b) Hvis spredigshypotese blev accepteret, foretages et t-test hvor ma først bereger et samlet estimat af de varias, som i følge de første del af aalyse er de samme for de to grupper. 4

t-testet for es variaser Estimatet af de fælles varias Kvadratsummer, SS og SS, bereges i hver af de to grupper: og V SS /( -) SS ( -)V V SS /( -) SS ( -)V Det samlede estimat for de fælles varias, V, i de to grupper er lig med de samlede sum af de to kvadratafvigelser, SS +SS, divideret med det samlede atal frihedsgrader V ( )V + ( )V ( + ) SS + SS + 5

t-test med fælles varias t M M V V + M M V + t M M ( ) V + ( ) V + ( + ) Hvis observatioere er ormalfordelte i hver af de to grupper er de eksakte fordelt e såkaldt t-fordelig. Selvom observatioere ikke er ormalfordelte er middelværdiere approksimativt ormalfordelte, pga. de cetrale græseværdisætig. Hvis observatioere ikke er ormalfordelte er t-testet derfor approksimativt t-fordelt. t-testet er derfor robust overfor afvigelser fra ormalfordelige 6

Levees test for variashomogeitet Nulhypotese: σ σ, hvor σ i er lig med de teoretiske varias i de i te gruppe. Levees test afprøver dee hypotese ved at se på de absolutte forskelle mellem observatioere og middelværdiere 7

Læseprøveresultater før forsøgsudervisig. Klasse Levees test. Et t-test for absolutte forskelle OS400 Elevummer. oktober Middelværdi 973 Absolut forskel Kotrol 45.04 65.96 56 45.04 0.96 3 03 45.04 4.04........ 8 9 45.04 45.96 Middelværdi 35.5 Stadard 3.3 afv. Forsøg 6 76.83 85.7 3 76.83 44.83 3 3 76.83 36.7........ 35 05 76.83 8.7 t -.493 p 0.4 Middelværdi 45.77 Stadard 3.00 afv. Levees teststørrelse rapporteres altid som e kvadreret teststørrelse, F t.9, p 0.4, 8

Udvidede t-test resultater for forskelle på middelværdiere i tabellere på side 9. OS400 før forsøg Levees test t-test t p F.9 samme varias 0.374 0.70 p 0.4 OS400 efter forsøg F.3 p 0.4 samme varias -.490 0.06 Jobtilfredshed F 4. p 0<0.0005 forskellig varias 0.634 0.56 Politisk holdig F 6.0 p 0.04 forskellig varias -.39 0.84 9

Variasaalyser Sammeligiger af middelværdier i mere ed to grupper Bemærk, at t-testet er defieret som de stadardiserede forskel på to middelværdier: t ( )V + ( )V ( + ) M M + Dette ka ikke umiddelbart geeraliseres til forskelle mellem tre eller flere middelværdier, me det ka reformuleres på e såda måde, at det ka geeraliseres 0

Reformulerig af t-testet Det ka vises, at t-testet ka reformuleres som e fuktio af forskelle mellem de ekelte middelværdier og det samlede geemsit: t ( )V + ( )V ( + ) M M + t ( ( M M) + ( M M) ) ( ) V + ( ) V + Bemærk, at vi bruger t i stedet for t. t omtales som regel som e F-test størrelse (F t )

Beviset: Bemærk, at + + + Det samlede geemsit i de to grupper ka bereges som et vægtet geemsit af geemsitsværdiere for de ekelte grupper, M M M M M + + + + + Det samlede geemsit er et vægtet geemsit af geemsitsværdiere i de to grupper

t ( M M ) V + V + + M M M M + M + + ( M M ) således at + M M (M M ) og + ( M M ) ( + ) ( M M ) På samme måde ses at + ( M M ) ( + ) ( M M ) Hvis vi lægger disse to samme følger. 3

( ) ( ) ( M M + ) ( M M ) + + ( M M ) ( + ) ( ( ) M M + ( M M ) ) t er derfor lig med t + ( ( M M ) + ( M M ) ) ( ) V + ( ) V + + Dvs. t ( ( M M) + ( M M) ) ( ) V + ( ) V + t-testet ka altså udtrykkes som e fuktio af forskellee mellem middelværdiere idefor gruppere og de samlede middelværdi. 4

Fra t-testet til de esidede variasaalyse Formle for t geeraliseres til situatioer hvor ma skal sammelige mere ed to grupper. Termiologiske skift: ) Aalyse omtales som e esidig variasaalyse. ) Atallet af grupper mius, g -, omtales som atallet af frihedsgrader mellem gruppere. Atallet af frihedsgrader mellem gruppere i et t- test er altså lig med. 3) Atallet af persoer mius atallet af grupper omtales som atallet af frihedsgrader mellem persoere. 4) t omdøbes til e F-test størrelse, idet der samtidig divideres med atallet af frihedsgrader mellem gruppere, F t /( g -). 5) Tællere i F omtales som variatioe mellem gruppere. 6) Tællere i ævere omtales som variatioe idefor gruppere. Selvom der tales om e variasaalyse, er der stadig tale om e aalyse af forskelle mellem middelværdier i forskellige grupper. 5

De esidede variasaalyse. De geemsitlige politiske holdig i tre aldersgrupper i 98 og 990 Alder Atal Middelværdi Stad.afv. 8-9 33 5.57.80 30-60 0 5.48.86 6+ 466 6.6.88 Er der forskellig politisk holdig i forskellige aldersgrupper? Et typisk variasaalyse problem. Variasaalyses forudsætig: ) Normalfordeliger ide for gruppere. ) Variashomogeitet. Aalyse er robust overfor afvigelser fra ), me ikke overfor afvigelser fra ). Atagelse om variashomogeitet ka afprøves ved hjælp af Levees test på samme måde som for t-testet. 6

Kovetioel afrapporterig af resultater fra e variasaalyse: Variasaalyse af sammehæge mellem alder og politisk holdig Uafhægig variabel Alder df Sum af kvadratafvigelser geemsitlig kvadratafvigelse Mellem grupper 0.38 0.9 9.3.000 Idefor grupper 6578.94 905 3.45 F p Total 678.3 907 Alt adet ed F-testværdie og p-værdie og de geemsitlige kvadratafvigelse idefor gruppere skal betragtes som uiteressate mellemregiger. Koklusio: Højsigifikat forskel på gruppere Varias idefor gruppere 3,45 Variashomogeitete afprøves med Levees test: F 0.34. p 0.73. Variashomogeitete accepteres. 7

Multiple (post hoc) sammeligiger Nul-hypoteses alterativer Alle tre aldersgrupper er forskellige De 8-9 - årige og de 30-60- årige er holdigsmæssigt es, me afviger fra de ældste gruppe De ygste og de ældste gruppe er holdigsmæssigt es, me afviger fra de 30-60-årige De 30-60 årige ligger på samme iveau, som de ældste gruppe, me afviger fra de ygste Fire alterativer til ul-hypotese om uafhægighed mellem alder og politiske holdig MCA-aalyse Parvise sammeligiger af aldersgrupper mht. politisk holdig Sammeligig af t-test df p koklusio 8-9 mod 30-60 0.796 440 0.46 De to grupper er es 8-9 mod 6+ -5.43 796 0.000 de to grupper er forskellige 30-60 mod 6+ -7.50 574 0.000 de to grupper er forskellige 8

Geemsitlig politisk holdig i to aldersgrupper Alder Middelværdi Stadardfejl 95 % kofidesiterval 8-60 5.50 0.0487 5.40 5.60 6+ 6.6 0.087 6.09 6.43 Problemer med multiple test Atal parvise sammeligiger i e MCA-aalyse Atal grupper Atal parvise sammeligiger 3 3 4 6 5 0 6 5 7 8 8 9 36 0 45 Stor risiko for fejl af type I, år der er mage grupper 9

Boferroi metode Acceptabel samlet risiko for type I fejl α Samlet atal parvise sammeligiger k Risiko for type I fejl for et ekelt test α/k 30

Edu et eksempel De geemsitlige politiske holdig i fem aldersgrupper i 98 og 990 Alder Atal Middelværdi Stad.afv. 8-9 33 5.57.80 30-44 663 5.6.84 45-60 447 5.96.80 6-75 97 6.9.86 76+ 69 6.0.93 Levees test: F 0.94, p 0.44 Variasaalyse: F 7.87, p 0.000 3

LSD- og Boferroi aalyser Sammeligi g p-værdi Forskel i flg. LSD Forskel i flg. Boferroi 8-9 & 30-44 0.00 ja ja 8-9 & 45-60 0.004 ja ja 8-9 & 6-75 0.000 ja ja 8-9 & 76+ 0.000 ja ja 30-44 & 45-60 0.000 ja ja 30-44 & 6-75 0.000 ja ja 30-44 & 76+ 0.000 ja ja 45-60 & 6-75 0.08 ja ej 45-60 & 76+ 0.45 ej ej 6-75 & 76+ 0.63 ej ej LSD-metodes resultater teger et logisk ikosistet billede af sammehæge mellem alder og politisk holdig: ) De 6-75-årige og de ældste er holdigsmæssigt es ) De 45-60-årige og de ældste er holdigsmæssigt es Geemsitlig politisk holdig i tre aldersgrupper Alder Middelværdi Stadardfejl 95 % kofidesiterval 8-9 5.57 0.0989 5.38 5.76 30-44 5.6 0.074 5.0 5.30 45+ 6. 0.06 5.99 6.3 3

Hvad hvis variasere er forskellige? Værdiudersøgelsere 98 999 I hvor høj grad billiger de i skattesyd : slet ikke 0: I høj grad v87 Syde i skat 98,00 990,00 999,00 Total Descriptives 95% Cofidece Iterval for Mea N Mea Std. Deviatio Std. Error Lower Boud Upper Boud Miimum Maximum 057,49,4900,07665,75,574,00 0,00 00,445,659,07095,3059,5843,00 0,00 606,888,66474,06763,7500,056,00 0,00 683,3090,559,04349,37,3943,00 0,00

ANOVA v87 Syde i skat Betwee Groups Withi Groups Total Sum of Squares df Mea Square F Sig. 4,436 7,8 4,73,000 3466,48 680 5,05 3608,854 68 Højsigifikat forskel, me variasere er forskellige: Test of Homogeeity of Variaces v87 Syde i skat Levee Statistic df df Sig. 5,679 680,000

Brug Welch s test i stedet Optios i Oe-way ANOVA 3

Welch s test Robust Tests of Equality of Meas v87 Syde i skat Statistic a df df Sig. Welch 0,900 70,86,000 a. Asymptotically F distributed. er også sigifikat 4

Welch s test F g g ( ) w M M i i i g (g ) + ( w i ) (i ) g i hvor vægtee w i er givet ved w i i Vi j V g j j 5