8つの異なるサンプル（それぞれ異なる母集団から）内の変動の量を比較することに興味があります。これは、比率データを使用したいくつかの方法で実行できることを知っています：F検定の分散の等価性、リーベン検定など。
ただし、私のデータは円形/方向（つまり、風向や一般的な角度データ、または時刻などの周期性を示すデータ）です。私はいくつかの研究を行った結果、Rの「CircStats」パッケージに「Watson's test for homogeneity」という1つのテストが見つかりました。1つの欠点は、このテストでは2つのサンプルのみを比較することです。つまり、8つのサンプルで複数の比較を行う必要があります（その後、Bonferonni補正を使用します）。
私の質問は次のとおりです。
1）使用できるより良いテストはありますか？
2）そうでない場合、ワトソンのテストの前提は何ですか？パラメトリック/ノンパラメトリックですか？
3）このテストを実行できるアルゴリズムは何ですか？私のデータはMatlabにあり、テストを実行するためにRに転送する必要はありません。むしろ自分の関数を書くだけです。
「私のデータは循環/方向性がある」と言うときはどういう意味ですか？
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ジョエルW.
記事は良い紹介だと思います：jstatsoft.org/v31/i10/paper
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アレックスウィリアムズ
私たちはあなたのデータのより多くの記述でまだできると思います。サンプルごとに1つの観測値がありますか、またはサンプルは観測値の束を意味しますか？何が測定されており、その次元性は何ですか？例えば、何かが入っているのは単なる角度/方向ですか、それとも大きさもありますか？「8つの異なるサンプル内の変動性」とはどういう意味ですか。実際には「変動性」を意味するのではないかと思いますが、いずれにしても明確にする必要があります。
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ピーターエリス
Watsonのテストは無料配布です。これは、Cramer-Von Misesのテストを円に当てたものに相当します。統計の実装は非常に簡単です。
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Glen_b-モニカを復元
位置とスケールパラメーター（von Mises？）を持つ分布でこれをモデル化できる場合、2つのモデルを当てはめることができます。両方のモデルで位置を変化させることができます。そして、他で異なることが許されます。次に、2つの間の尤度比検定を行います。
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StasK 14