Le test d'homogénéité des variances de Bartlett est un test permettant d'identifier s'il existe des variances égales d'une variable dépendante continue ou au niveau de l'intervalle dans deux ou plusieurs groupes d'une variable catégorielle indépendante. Il teste l'hypothèse nulle d'absence de différence dans les variances entre les groupes.
Que faire si le test de Bartlett est significatif ?
Accepter ou rejeter l'hypothèse nulle, en fonction de la valeur P et du niveau de signification. Si la valeur P est supérieure au niveau de signification, nous ne pouvons pas rejeter l'hypothèse nulle selon laquelle les variances sont égales entre les groupes.
Le test de Bartlett est-il paramétrique ?
StatsDirect fournit des tests paramétriques (Bartlet et Levene) et non paramétriques (rangs au carré) pour l'égalité/l'homogénéité de la variance. Les tests d'hypothèses statistiques les plus couramment utilisés, tels que les tests t, la comparaison des moyennes ou d'autres mesures de localisation.
Quelle est la différence entre le test de Bartlett et le test de Levene ?
Le test de Levene est une alternative au test de Bartlett. Le test de Levene est moins sensible que le test de Bartlett aux écarts par rapport à la normalité. Si vous avez des preuves solides que vos données proviennent en fait d'une distribution normale ou presque normale, le test de Bartlett a de meilleures performances.
À quoi servent la valeur KMO et le test de Bartlett dans l'analyse factorielle ?
Le test KMO et Bartlett évalue ensemble toutes les données disponibles. Un KMOsupérieure à 0,5 et un niveau de signification pour le test de Bartlett inférieur à 0,05 suggèrent qu'il existe une corrélation substantielle entre les données. La colinéarité variable indique à quel point une variable unique est corrélée avec d'autres variables.
