[R데이터분석] 등분산성 검정

var.test와 bartlett.test는 등분산성 검정을 수행하는 데 사용되지만, 사용하는 조건과 상황에 차이가 있습니다.

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1. var.test

• 목적: 두 그룹 간의 분산이 동일한지 검정 (2개의 집단만 비교 가능)
• 검정 방법: F-검정 (F-test)
• 사용 조건: 두 집단의 데이터가 정규분포를 만족해야 함
• 사용 함수:

  R
  코드 복사
  var.test(group1, group2)
  

출력 해석

• p-value < 0.05: 귀무가설(H0: 두 집단의 분산이 같다)을 기각 → 두 그룹의 분산이 다르다고 볼 수 있음 (등분산X)
• p-value ≥ 0.05: 귀무가설을 기각하지 못함 → 두 그룹의 분산이 같다고 볼 수 있음 (등분산O)

주요 사용 예시

R
코드 복사
# 데이터 생성
group1 <- c(7, 8, 9, 10, 11, 12)
group2 <- c(6, 7, 8, 9, 10, 11)

# var.test 수행
var.test(group1, group2)

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2. bartlett.test

• 목적: 두 개 이상의 그룹 간의 분산이 동일한지 검정 (여러 개의 집단 비교 가능)
• 검정 방법: Bartlett 검정
• 사용 조건: 모든 그룹의 데이터가 정규분포를 만족해야 함
• 사용 함수:

  R
  코드 복사
  bartlett.test(y ~ group, data = df)
  

출력 해석

• p-value < 0.05: 귀무가설(H0: 모든 집단의 분산이 같다)을 기각 → 여러 그룹의 분산이 다르다고 볼 수 있음 (등분산X)
• p-value ≥ 0.05: 귀무가설을 기각하지 못함 → 여러 그룹의 분산이 같다고 볼 수 있음 (등분산O)

주요 사용 예시

R
코드 복사
# 데이터 생성
data <- data.frame(
  y = c(1, 2, 3, 6, 7, 8, 11, 12, 13),
  group = factor(c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3))
)

# bartlett.test 수행
bartlett.test(y ~ group, data = data)

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비교 요약

구분	var.test	bartlett.test
비교 대상	두 개의 집단	두 개 이상의 집단
검정 방법	F-검정 (F-test)	Bartlett 검정
정규성 조건	정규분포 필요	정규분포 필요
귀무가설(H0)	두 집단의 분산이 같다	모든 집단의 분산이 같다
p-value < 0.05	두 집단의 분산이 다르다 (등분산X)	여러 집단의 분산이 다르다 (등분산X)
p-value ≥ 0.05	두 집단의 분산이 같다 (등분산O)	여러 집단의 분산이 같다 (등분산O)
적용 데이터 형태	두 그룹의 벡터 형태	데이터프레임 (종속변수 ~ 독립변수)