R语言变量同质性分析：非正态分布且非稳定数据的非参数Fligner-Killeen检验

R语言变量同质性分析：非正态分布且非稳定数据的非参数Fligner-Killeen检验

同质性分析是统计学中常用的一种方法，用于确定数据集中的组别是否具有统计上的显著差异。在某些情况下，数据不满足正态分布假设且具有非稳定性，这时候传统的同方差性检验方法可能不适用。本文将介绍如何使用R语言进行变量同质性分析，并使用Fligner-Killeen检验作为一种非参数方法来处理非正态分布且非稳定的数据。

Fligner-Killeen检验是一种基于秩和的非参数检验，用于比较两个或多个组别之间的方差差异。该检验不依赖于数据的分布假设，因此适用于非正态分布的数据。

首先，我们需要加载所需的R包。在本文中，我们将使用"fligner.test"函数来执行Fligner-Killeen检验。

# 加载所需的R包
library(stats)

# 创建数据集（假设有两个组别A和B）
group_A <- c(15, 18, 20, 22, 17)
group_B <- c(10, 12, 14, 16, 11)

# 执行Fligner-Killeen检验
result <- fligner.test(list(group_A, group_B))

在上述代码中，我们创建了两个组别"A"和"B"的数据集。这些数据集可以是任意类型的数据，包括非正态分布和非稳定数据。然后，我们使用"fligner.test"函数对这两个组别进行Fligner-Killeen检验。使用"list"函数将两个组别的数据传递给"fligner.test"函数。

执行上述代码后，"result"变量将存储Flign