home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1993 #1 / NN_1993_1.iso / spool / sci / math / stat / 2723 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1993-01-07  |  2.5 KB

  1. Path: sparky!uunet!pipex!warwick!uknet!comlab.ox.ac.uk!ph
  2. From: ph@physiology.oxford.ac.uk (Patrick Haggard)
  3. Newsgroups: sci.math.stat
  4. Subject: More on: testing for unequal variances of unrelated samples
  5. Message-ID: <1993Jan7.175936.23815@motor.physiol.ox.ac.uk>
  6. Date: 7 Jan 93 17:59:36 GMT
  7. Sender: ph@physiol.ox.ac.uk (Patrick Haggard)
  8. Organization: Physiology Department, Oxford University, Oxford, UK.
  9. Lines: 41
  10. Originator: ph@motor.physiol
  11.  
  12.  
  13. Hello.  A few days ago I asked for information about how to test whether
  14. two unrelated samples had different variances, and received a number
  15. of helpful pointers from folks.  I would recommend the chapter in
  16. Hollander and Wolfe as a useful place to start, if anyone else is
  17. interested.
  18.  
  19. From a layman's viewpoint, an important criterion seems to be how
  20. many assumptions you are prepared to make about the distribution.
  21. If you can't make any, Moses test seems to be indicated.  If you're
  22. happy to make some (asymptotic) assumptions, then Miller's jacknife
  23. seems useful.  Unfortunately, the tests mentioned by Hollander and
  24. Wolfe are not implemented in most of the standard packages.
  25.  
  26. Since my own data seems to be near normally distributed (both
  27. on a priori and a posteriori grounds), I thought I might 
  28. persevere with the traditional F test for variances, even though
  29. this is known to be very sensitive to non-normality.  In particular,
  30. I have been looking at Box and Andersen's adjustment to this test
  31. (JRSS, B, 1955, v 17, p1-26).  They adjust the degrees of freedom of
  32. the traditional F test for variances by a factor which depends on the
  33. normality of the distribution.  I'ld like to make this adjustment to
  34. my own data, but, as a non-statistician, I'm having a bit of trouble
  35. understanding their notation.  They give the modfication factor
  36. to the degrees of freedom as (1 + 1/2*gamma_2)^-1 (their equation 48,
  37. on p. 17).  My question: what is gamma_2?  It looks as though it is
  38. the kurtosis of both samples taken together, minus 3.  That certainly
  39. fits with what Box and Andersen say later on p. 17.  Can anyone 
  40. confirm that, or make any other relevant comments about adjusting
  41. the degrees of freedom in such cases?
  42.  
  43. Thankyou.
  44.  
  45. --------------------------------------------------------------------------
  46. Patrick Haggard                         Email (WORLD): ph@physiol.ox.ac.uk
  47. University Laboratory of Physiology     Email (JANET): ph@uk.ac.ox.physiol
  48. Parks Road,                             Tel. (0865) 272116
  49. Oxford, OX1 3PT                         Fax. (0865) 272469
  50. England
  51. --------------------------------------------------------------------------
  52.