一元配置分散分析の不等分散の代替

等しいサイズの3つのグループで平均を比較したいと思います（等しいサンプルサイズは小さい、21）。各グループの平均は通常分布していますが、それらの分散は等しくありません（Leveneを介してテストされます）。この状況では、変換が最適なルートですか？最初に何か他のものを考慮する必要がありますか？

@JeremyMilesは正しい。まず、ANOVAは、最大分散が最小分散の4倍以下である限り、分散の不均一性に対してロバストであるという経験則があります。さらに、分散の不均一性の一般的な効果は、ANOVAの効率を下げることです。つまり、電力が低くなります。とにかく重要な効果があるため、ここで心配する理由はほとんどありません。

更新：

• ここでは、効率/電力の低下についての私のポイントを示します：異分散性を持つベータ推定の効率
• ここでは、一元配置分散分析で問題のある不均一分散に対処するための戦略の包括的な概要があります：不均一分散データの一方向分散分析の代替

（1） "各グループの手段は通常分散している」-どのような根拠に基づいてこのような主張をすることができますか？

（2）分散の差は非常に小さく聞こえます。他の人が述べたように、サンプルサイズがほぼ等しい場合はほとんど問題になりません

（3）ANOVAには、2標本t検定と同様に、自由度のウェルチ型調整*があります。また、2つのサンプルt検定で使用する場合と同様に、当然のことながらそれらを使用しない理由はほとんどありません。実際、oneway.testR の関数はデフォルトでこれを行います。

* BL Welch（1951）、いくつかの平均値の比較について：代替アプローチ。
Biometrika、38、330から336まで。

ベイズ分散分析を使用することをお勧めします。これは、グループ間で分散が必ずしも同じであるとは想定していません。John K. Kruschkeが優れた例を作成しました。http：//doingbayesiandataanalysis.blogspot.mx/2011/04/anova-with-non-homogeneous-variances.htmlから入手できます。