VIDÉO: Qu'est-ce que la « variance homogène » ?

Qu'est-ce que l'analyse de la variance

• Avant de pouvoir vraiment comprendre ce que signifie la variance homogène, laissez-moi vous dire que le terme est une expression issue de l'analyse statistique de la variance. L'analyse de la variance, à son tour, signifie l'utilisation de méthodes d'analyse des données, qui peuvent être décomposées en de nombreuses méthodes individuelles.
• Vous pouvez imaginer la vérification des écarts comme un point commun fondamental de ces méthodes d'analyse des données. En fin de compte, cela est fait afin de déterminer les propriétés législatives derrière un corpus de données donné.
• Variance signifie en fait ici - comme décrit dans l'introduction - "possibilité de variation". De cette manière, des variables cibles sont définies, leur variance étant expliquée par l'influence de variables ou de facteurs d'influence définis.
• Enfin, des variables de test permettent de tester si la variance d'un groupe à l'autre est plus significative que dans un seul et même groupe. Un tel test montre, par exemple, quand la classification des groupes de variance a peu de sens.

C'est ce que signifie l'expression statistique à variance homogène

• Puisque vous savez ce que signifie homogène, il ne devrait pas être trop difficile pour vous de comprendre le sens de « l'homogénéité de la variance » dans le contexte de l'analyse des données. Dans l'analyse de la variance, il y a toujours homogénéité de la variance lorsque les variances déterminées ne diffèrent guère les unes des autres.


Différence entre la variance et l'écart type - expliqué simplement

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• On peut conclure de l'homogénéité de la variance que les mêmes régularités s'appliquent au sein des variances. Si, d'autre part, il existe un comportement hétérogène au lieu d'un comportement à variance homogène, alors ce dernier indique un comportement différent. La dispersion au sein du corpus de données suggère que des régularités différentes pour les deux groupes ou plus sont valides.
• Le bulletin météorologique peut maintenant être cité comme exemple d'hétérogénéité de la variance. Ainsi, la précision est d'autant plus probable que son pronostic est proche du présent. Mais plus il avance dans le futur, moins il est probable qu'il aura raison.
• Puisque la technologie continuera probablement à se développer à l'avenir, on peut supposer que le bulletin météorologique dans 1000 ans sera peut-être caractérisé par une homogénéité de variance. Cela voudrait dire que ses pronostics sont constamment toujours corrects ou constamment faux sous, par exemple, le paramètre du temps.

Si vous souhaitez vous essayer à l'analyse d'un corpus de données, il est conseillé de vous renseigner au préalable sur les modalités de vérification de vos résultats. Le test de Levene, par exemple, convient pour vérifier qu'un ensemble de données est homogène en variance.