解释 双方差 的主要结果

首先考虑样本方差或样本标准差的比值，然后检查置信区间。

样本数据标准差和方差的估计比值是对总体标准差和方差中比值的估计值。由于估计的比值基于样本数据而不是整个总体，因此样本比值通常不等于总体比值。使用置信区间可以更好地估计比值。

置信区间提供总体方差或标准差之间比值的可能值范围。例如，95% 的置信水平表明，如果从总体中随机抽取 100 个样本，则大约 95 个样本将产生包含总体比值的区间。置信区间有助于评估结果的实际意义。使用您的专业知识可以确定置信区间是否包括对您的情况有实际意义的值。如果区间因太宽而毫无用处，请考虑增加样本数量。有关更多信息，请转到获得更加精确的置信区间的方法。

默认情况下，双方差检验将显示 Levene 方法和 Bonett 方法的结果。Bonett 方法通常比 Levene 方法更可靠。但对于严重偏斜和重尾的分布，Levene 方法通常比 Bonett 方法更可靠。只有当您确信数据服从正态分布时，才使用 F 检验。与正态性的任何微小偏差都可能会大大影响 F 检验的结果。有关更多信息，请转到对于双方差，应使用 Bonett 方法还是 Levene 方法？。

汇总图将显示比值的置信区间，以及标准差或方差的置信区间。

在这些结果中，两家医院评分的总体标准差比值的估计值为 0.658。通过使用 Bonett 方法，医院评分的总体标准差的比值介于 0.372 和 1.215 之间的可信度为 95%。