可变长度不同-异方差测试

Question

我有一个宠物小精灵的数据集，其中包含以下列：hp,attack,defense,sp_attack,sp_defense,speed,is_legendary.从这个数据集中，我要检查是否[。为此，首先，我检查传奇和非传奇神奇宝贝的数据是否正常，如下所示：

# Shapiro-test for legendary and non legendari pokemon, hp comparison.
shapiro.test(df_net$hp[df_net$is_legendary==0])
shapiro.test(df_net$hp[df_net$is_legendary==1])

我已经看到在两种情况下结果都是
未正常分布。

现在，我决定进行如下Fligner测试：fligner.test(hp[df_net$is_legendary==0] ~ hp[df_net$is_legendary==1], data = df_net)

但是，出现以下错误：
Error in model.frame.default(formula = hp[df_net$is_legendary == 0] ~ : variable lengths differ (found for 'hp[df_net$is_legendary == 1]')

我想这是由于传说中的神奇宝贝与非传说中的神奇宝贝观察次数不同，然后我如何检查这两组之间的异方差？

Answer 1

fligner.test的正确语法是

fligner.test(x ~ group, data)

我相信您的情况正确的语法是
fligner.test(hp ~ is_legendary, data=df_net)

（但是，请注意，由于您没有附加数据样本，因此很难回答您的问题）