standard-deviation - 测试一组条件之间值的离散度

Question

我可能有一个棘手的问题。我有一个内部设计，每个参与者都在 2 个条件下进行测试。我想将这两种情况下的度量离散度与假设一种情况的离散度大于另一种情况的假设进行比较。我想通过 sd 来衡量条件和参与者的分散度。之后，我不知道我是否有权通过在组上使用 at 测试（只是配对 t 检验）来测试统计差异。如果有人可以帮助我，我将不胜感激。

谢谢你。

Answer 1

您应该考虑两个方差相等的 F 检验。

您没有指定语言（如果没有编程，这个问题更适合 CrossValidated）但在 R 中它看起来像：

#make some dummy data
d <- data.frame(subj_id = c(1:1000,1:1000),
                cond = c(rep("Control",1000),rep("Exposed",1000)),
                resp = c(rnorm(1000,10,1),rnorm(1000,10,2)) # make different variances
                )
var.test(d$resp[d$cond=="Exposed"],
         d$resp[d$cond=="Control"])

# F test to compare two variances
# 
# data:  d$resp[d$cond == "Exposed"] and d$resp[d$cond == "Control"]
# F = 4.0976, num df = 999, denom df = 999, p-value < 2.2e-16
# alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1
# 95 percent confidence interval:
#   3.619378 4.638939
# sample estimates:
#   ratio of variances 
# 4.097569