균질성 및 이질성(통계량)

통계학에서 동질성과 그 반대인 이질성은 데이터 집합 또는 여러 데이터 집합의 속성을 설명할 때 발생한다.이는 전체 데이터 집합의 한 부분의 통계 속성이 다른 부분과 동일하다는 편리한 가정의 타당성과 관련이 있습니다.여러 연구의 데이터를 결합한 메타 분석에서 균질성은 여러 연구 간의 차이 또는 유사성을 측정한다(연구 이질성 참조).

균질성은 몇 가지 복잡도까지 연구할 수 있다.예를 들어, 균질성에 대한 고려 사항에서는 데이터 집합 전체에서 데이터 값의 변동성이 얼마나 변하는지 조사합니다.그러나 동질성 질문은 위치 매개변수를 포함한 통계 분포의 모든 측면에 적용된다.따라서, 더 자세한 연구는 주변 분포 전체에 대한 변화를 조사할 것입니다.중급 수준의 연구는 변동성을 검토하는 것에서 왜도의 변화를 연구하는 것으로 옮겨갈 수 있습니다.이것들 외에도, 동질성의 질문은 공동 분포에도 적용된다.

동질성의 개념은 다양한 방법으로 적용될 수 있으며, 특정 유형의 통계 분석의 경우 일부 초기 유형의 비동질성을 처리한 후 데이터 집합 내에서 변동으로 취급해야 하는 추가 속성을 찾는 데 사용된다.

예

회귀

데이터 집합 전체에 걸친 일반적인 값의 차이는 초기에 특정 설명 변수를 사용하여 회귀 모델을 구성하여 일반적인 값의 변동을 알려진 수량과 연관시킴으로써 처리할 수 있다.그런 다음 회귀 분석의 예측 오류가 데이터 집합 전체에서 동일한 방식으로 작동하는지 여부를 검사하는 분석의 후반 단계가 있어야 합니다.따라서 설명 변수가 변경됨에 따라 질문은 잔차 분포의 동질성 중 하나가 됩니다.회귀 분석을 참조하십시오.

시계열

시계열 분석의 초기 단계에서는 시계열의 균질성을 다양한 방법으로 조사하기 위해 시간 대비 값을 표시하는 것이 포함될 수 있습니다. 즉, 추세가 아닌 시간 간 안정성, 시간에 따른 국지적 변동의 안정성입니다.

사이트 간 정보 결합

수문학에서는 연간 최대 하천 유량의 연간 값으로 구성된 여러 현장의 데이터 시리즈를 분석한다.일반적인 모델은 이러한 값의 분포가 단순한 스케일링 계수를 제외하고 모든 사이트에 대해 동일하므로 위치와 척도가 간단한 방식으로 연결된다는 것입니다.그런 다음 척도화된 값의 분포 현장 간에 균질성을 검사하는 질문이 있을 수 있다.

정보원 통합

기상학에서 날씨 데이터 세트는 수년간 기록을 통해 획득되며, 그 일환으로 특정 관측소의 측정이 때때로 중단되는 동시에 인근 위치에서 측정을 시작할 수 있다.그런 다음, 기록이 하나 더 긴 일련의 기록을 형성하기 위해 결합될 경우, 시간이 지남에 따라 그러한 기록이 균질하다고 간주될 수 있는지에 대한 의문이 제기된다.풍속 및 방향 데이터의 균질성 시험 예는 로마니치 등, 2015에서 확인할 ^[1]수 있다.

모집단 내 균질성

단순 모집단 조사는 반응이 모집단 전체에 걸쳐 동질적이라는 생각에서 시작할 수 있다.모집단의 동질성을 평가하려면 특정 식별 가능한 하위 모집단의 반응이 다른 모집단의 반응과 다른지 여부를 살펴봐야 한다.예를 들어, 자동차 소유자는 비자동차 소유자와 다르거나 연령대별로 차이가 있을 수 있다.

테스트

통계 분포의 정확한 동등성 측면에서 균질성 검정은 전자 통계량에 기초할 수 있다.위치 검정은 분포의 위치 모수가 같다는 단순한 가설을 검정합니다.

「 」를 참조해 주세요.

• 일관성(통계)
• 신뢰성(통계)

레퍼런스

추가 정보

• Hall, M.J. (2003) 비균질 수문 기상학적 시계열의 해석 사례 연구.기상 애플리케이션, 10, 61-67. doi:10.1017/S1350482703005061
• D.J. 크루스와 H.S. 블랙맨(1988년)순서형 테스트 이론의 관점에서 신뢰성과 균질성을 테스트합니다.Applied Measurement in Education, 1, 79–88 (재인쇄 요청)
• Lovinger, J. (1948).척도 분석 및 인자 분석의 일부 측면과 비교한 균질 테스트 기술.Psychological Bulletin, 45, 507-529.