اختبار Box’s M الاحصائي
يعد اختبار Box’s M اختبارًا إحصائيًا متعدد المتغيرات يُستخدم للتحقق من تكافؤ مصفوفات التباين المتغاير المتعددة.
يستخدم الاختبار بشكل شائع لاختبار افتراض تجانس الفروق والتغاير في MANOVA* والتحليل التبايني الخطي. سميت بعد جورج E. P. بوكس الذي ناقش الاختبار لأول مرة في عام 1949 , ويستخدم الاختبار تقريب مربع كاي.
* تحليل التباين متعدد المتغيرات (MANOVA): في الإحصائيات ، يعد تحليل التباين متعدد المتغيرات إجراءً لمقارنة المتوسطات متعددة المتغيرات. كإجراء متعدد المتغيرات ، يتم استخدامه عندما يكون هناك متغيرين تابعين أو أكثر ، وغالبًا ما يتبع ذلك اختبارات الأهمية التي تتضمن متغيرات تابعة فردية بشكل منفصل.
هذا الاختبار الاحصائي شائع للغاية و يستخدم في اختبار مربع كاي بالاضافة الى العديد من الاختبارات الاحصائية الاخرى .
تمت تسميته على اسم جورج إي بوكس الذي ناقش الاختبار لأول مرة في عام 1949.
يكون اختبار Box’s M الاحصائي عرضة للأخطاء إذا كانت البيانات لا تفي بافتراضات النموذج أو إذا كان حجم العينة كبيرًا أو صغيرًا جدًا.
يكون اختبار Box’s M الاحصائي عرضة للخطأ بشكل خاص إذا كانت البيانات لا تفي بافتراض الوضع الطبيعي متعدد المتغيرات.
اختبارات مماثلة لـ اختبار Box’s M الاحصائي
- اختبار بارتليت: هو اختبار لتجانس التباينات للعينات الموزعة بشكل طبيعي. يتوفر اختبار Box’s M في برنامج SPSS ؛ تستخدم SAS اختبار بارتليت بدلاً من ذلك.
- اختبار ليفين: هو اختبار آخر مشابه ، على الرغم من أنه الأفضل للعينات غير الطبيعية. بينما يحدد Box’s M ما إذا كانت مصفوفات التغاير متشابهة ، يقوم Levene بتقييم ما إذا كانت الفروق متشابهة.
طالع أيضاً: اختبار ليفين للمساواة في الفروق – Levene’s test
