効果量の等分散性と分散の均一性の主な違いは何ですか？

同意しません。ここにすべての答えがあります。分散の均一性は、グループ化された散布図間で同様の分散を意味します。等分散性は、x軸（予測変数）の各点で発生する正規分布であるため、予測変数のすべての点で同様の尖度が存在する必要があります。これは、分散の均一性のように見える場合がありますが、同じではありません。

コメント

• 等分散性[ scad ではない]は、正規分布を意味するものではありません。そのルーツが暗示しているように、それは（ほぼ）等しい散乱の問題であり、他に何も暗示されていません。また、等分散性は、定性的に異なる分布に対しても定義できるため、どこにでも連続軸があることを意味しません。これは簡単な例です。同じ間隔でいくつかの一様分布を想像します。すぐに、それらは同じ分散を持ち、設定は等分散性になります。
• 同様の（等しい）尖度も、等しい分散とはまったく異なります。同じ尖度は、分散の違いと一致しています。より一般的には、'ここで異議を唱えています。つまり、既存の回答の何が正確に間違っているのでしょうか（1つだけ数えます）。
• この等分散性の特徴は次のとおりです。通常の意味からはほど遠いので、その用語に不慣れな人への警告として、答えを否定する義務があると感じています。回答を編集して、それをサポートするためのアクセス可能で信頼できる参照を含める場合は、その投票を変更します。
• この回答はその主張をサポートする必要があります
• リンクを確認しましたが、見つかりましたあなたの主張を裏付けるものは何もありません。どちらも、不均一分散の従来の意味を示しています。どちらも、定義で正常性または尖度を呼び出しません。 （ちなみに、尖度は正規分布の形状とはほとんど関係がなく、それと同義ではありません）。したがって、どちらもあなたの答えを支持するのではなく、矛盾します。 @NickCoxが正しいつづりを指摘した理由は重要ではなく、読者が関連資料を検索するのを助けるためだけだったと思います。 （このサイトの検索エンジンは、スペルミスを特定するのに適していません。）

（注：「同質性」とは、「分散の同質性」を意味すると思います。）

これらは、本質的に、同じ仮定に対する2つの異なる名前であり、口語英語の「エラーの一定の分散」（もちろん、実際には、実際にチェックするのは残差だけで、実際のエラーにはアクセスできません）。 「分散の均一性」という用語は、伝統的にANOVAのコンテキストで使用され、「等分散性」は回帰のコンテキストでより一般的に使用されます。しかし、どちらも残差の分散がどこでも同じであることを意味します。

等分散性/不均一分散性の理解に問題がある場合は、役立つ可能性のあるトピックに関する投稿がいくつかあります。

• 方法 とは何かを理解し、 で不均一分散：線形回帰モデルに「一定の分散」があるとはどういう意味ですか？
• 統計的パワーに対する不均一分散の効果：不均一分散によるベータ推定の効率
• 不均一分散性がある場合に考えられる代替戦略：一方向ANOVAの代替不均一分散データの場合

コメント

• ここにタイプミス@Gung：それはhomoscです。これは、分散が同じであることを意味します。厳密には、homosc。は、残差ではなく、エラーまたは条件付き分布に関する仮定です。
• 等分散性には、ある意味で類似している、つまり不均一性とは対照的なサンプルの広い意味もあります。
• I ' dは、'は通常、"分散の均一性