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/ NetNews Usenet Archive 1992 #19 / NN_1992_19.iso / spool / bit / listserv / statl / 1470 < prev    next >
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Text File  |  1992-09-02  |  1.9 KB  |  42 lines
  1. Comments: Gated by NETNEWS@AUVM.AMERICAN.EDU
  2. Path: sparky!uunet!paladin.american.edu!auvm!!SERVICES"
  3. X-Organization: Concordia University, Montreal, Quebec
  4. X-Envelope-to: stat-l@MCGILL1.BITNET
  5. X-VMS-To: IN%"stat-l@mcgill1"
  6. X-VMS-Cc: ILFC594
  7. Message-ID: <2F37649540010E42@Vax2.Concordia.CA>
  8. Newsgroups: bit.listserv.stat-l
  9. Date:         Wed, 2 Sep 1992 10:02:00 EDT
  10. Sender:       "STATISTICAL CONSULTING" <STAT-L@MCGILL1.BITNET>
  11. From:         "GEOFF SELIG - CONCORDIA U. COMPUTING SERVICES"
  12.               <ILFC594@VAX2.CONCORDIA.CA>
  13. Subject: Re: Equal sample sizes - unequal variances?
  14. Lines: 26
  15.  
  16. Deanna Wild writes:
  17.  
  18.  > Why does having equal sample sizes mitigate the requirement of equal
  19.  > variances in an ANOVA/t-test?
  20.  
  21. The SSE term in ANOVA estimates the cell variances.  It is generated, for
  22. all intents and purposes, by _weighting_ the observed cell variability by
  23. the cell size.  With equal cell size, cells with overly large or small
  24. variances contribute an equal but "opposite" share of variability to the
  25. overall SSE value. However, with unequal cell sizes, the cell with the
  26. largest _n_ will contribute more than its share to SSE while the cell with
  27. the smallest _n_ will contribute less.  Should the largest _n_ fall in a
  28. cell with an overly large or overly small variability, the SSE value will
  29. over- or under-estimate the _true_ value for the (overall) cell
  30. variability.  That is to say, SSE will be overly large if the largest _n_
  31. falls in the cell with the largest variability or SSE will be
  32. overly small in the largest _n_ falls in the cell with the smallest _n_.
  33.  
  34. I hope this helps.
  35.  
  36. Geoff Selig        Phone (514)-848-7666 |        _,  /|     The Cat's Meow
  37. Academic Services    FAX (514)-848-7622 |        \ o.O'
  38. Department of Computing Services        |        =(___)=
  39. Concordia University   (H928)           |            U
  40. Montreal, Quebec   H3G 1M8              |  ilfc594@vax2.concordia.ca
  41.                                         |  ilfc594@conu2.BITNET
  42.