怀特检验怎么做？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
它可以用于判断不同组或样本之间是否存在显著差异。
下面是怀特检验的步骤： 1. 提出假设：设定原假设H0和备择假设H1。
通常原假设是数据集中不存在异质性，备择假设是数据集中存在异质性。
2. 计算残差：对每个组或样本计算残差，即实际观测值与预测值之间的差异。
3. 计算平方残差：将每个残差值平方，得到平方残差。
4. 计算总和：将所有组或样本的平方残差相加，得到总和。
5. 计算统计量：根据计算出的总和，构建怀特检验统计量，公式为统计量=总和/(组数-1)。
6. 计算临界值：根据显著性水平和自由度，查找怀特检验的临界值。
7. 判断统计量与临界值：如果统计量大于临界值，则拒绝原假设，认为数据集中存在异质性。
如果统计量小于临界值，则接受原假设，认为数据集中不存在异质性。
8. 得出结论：根据判断结果，得出对数据集异质性的结论。
怀特检验的目标是帮助研究人员确定数据集不同组或样本之间是否存在显著差异。
它可以应用于各种科学领域和研究领域，以帮助我们更好地理解和解释数据。