ดูเหมือนว่าการทดสอบ FK นั้นจะเป็นที่ต้องการในกรณีที่มีการออกเดินทางที่ดีจากภาวะปกติ การอ้างอิงความช่วยเหลือออนไลน์
การทดสอบ Fligner-Killeen (ค่ามัธยฐาน) ได้รับการพิจารณาในการศึกษาแบบจำลองว่าเป็นหนึ่งในการทดสอบจำนวนมากสำหรับความสม่ำเสมอของความแปรปรวนซึ่งมีความทนทานมากที่สุดเมื่อเทียบกับขาออกจากภาวะปกติให้ดู Conover, Johnson & Johnson (1981)
โดยทั่วไปแล้วการทดสอบ Levene ทำงานได้ดีในกรอบการวิเคราะห์ความแปรปรวนเนื่องจากมีค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยถึงปานกลางจากค่าปกติ ในกรณีนี้มันมีประสิทธิภาพมากกว่าการทดสอบ Bartlett หากการแจกจ่ายใกล้ปกติอย่างไรก็ตามการทดสอบ Bartlett นั้นดีกว่า ฉันเคยได้ยินเกี่ยวกับการทดสอบ Brown – Forsythe เป็นทางเลือกที่ไม่ใช่พารามิเตอร์สำหรับการทดสอบ Levene โดยพื้นฐานแล้วมันจะขึ้นอยู่กับค่ามัธยฐานหรือค่าเฉลี่ยตัด (เมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยในการทดสอบ Levene) จากข้อมูลของ Brown and Forsythe (1974) การทดสอบตามค่าเฉลี่ยนั้นให้พลังงานที่ดีที่สุดสำหรับการกระจายแบบสมมาตรที่มีหางปานกลาง
โดยสรุปฉันจะบอกว่าถ้ามีหลักฐานที่แข็งแกร่งของการออกจากปกติ (เท่าที่เห็นเช่นด้วยความช่วยเหลือของพล็อต QQ) จากนั้นใช้การทดสอบที่ไม่ใช่พารามิเตอร์ (การทดสอบ FK หรือ BF); มิฉะนั้นให้ใช้การทดสอบ Levene หรือ Bartlett
นอกจากนี้ยังมีการสนทนาเล็ก ๆ เกี่ยวกับการทดสอบนี้สำหรับกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็กและขนาดใหญ่ใน R วารสารปีที่แล้วasympTest: ง่ายๆ R แพคเกจสำหรับการทดสอบทางสถิติ Parametric คลาสสิกและช่วงความเชื่อมั่นในกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่ ดูเหมือนว่าการทดสอบ FK นี้ยังสามารถใช้ได้ผ่านทางcoinอินเตอร์เฟซสำหรับการทดสอบการเปลี่ยนแปลงให้ดูบทความ
อ้างอิง
บราวน์, MB และฟอร์ซิ ธ , AB (1974) การทดสอบที่ทนทานเพื่อความเท่าเทียมกันของผลต่าง JASA , 69 , 364-367