Estoy interesado en comparar la cantidad de variabilidad dentro de 8 muestras diferentes (cada una de una población diferente). Soy consciente de que esto puede hacerse por varios métodos con datos de relación: igualdad de varianza de la prueba F, prueba de Levene, etc.
Sin embargo, mis datos son circulares / direccionales (es decir, datos que exhiben periodicidad como la dirección del viento y, en general, datos angulares o la hora del día). Investigué un poco y encontré una prueba en el paquete "CircStats" en R - "Prueba de homogeneidad de Watson". Una deficiencia es que esta prueba solo compara dos muestras, lo que significa que tendría que hacer múltiples comparaciones en mis 8 muestras (y luego usar la corrección de Bonferonni).
Aquí están mis preguntas:
1) ¿Hay alguna prueba mejor que pueda usar?
2) Si no, ¿cuáles son los supuestos de la prueba de Watson? ¿Es paramétrico / no paramétrico?
3) ¿Cuál es el algoritmo por el cual puedo realizar esta prueba? Mis datos están en Matlab, y preferiría no tener que transferirlos a R para ejecutar mi prueba. Prefiero escribir mi propia función.
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Respuestas:
1) La prueba de Watson-Williams es apropiada aquí.
2) Es paramétrico y supone una distribución de Von-Mises. La segunda suposición es que cada grupo tiene un parámetro de concentración común. No recuerdo cuán robusta es la prueba para las violaciones de esa suposición.
3) He estado utilizando una implementación de la prueba de Watson en una caja de herramientas de estadísticas circulares, escrita para Matlab y disponible en el intercambio de archivos (enlace a continuación). No lo he intentado, pero creo que la prueba de Watson (circ_wwtest.m) está configurada para varios grupos.
https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/10676-circular-statistics-toolbox--directional-statistics-
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Con respecto a su tercera pregunta, escribí una función en MATLAB para el algoritmo basado en Watson (1962) para calcular la estadística de prueba y el valor p:
https://github.com/aatobaa/hatlab/blob/master/watson1962.m
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