请教，如何比较两个不同总体样本的变异程度？

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两组数据，均值不同，现想比较他们的波动大小，分析时存在下面两个问题：

1.采用F检验只能检验方差的不同，不能完全反应变异程度。
2.直接比较两组数据的变异系数，如果差距不大，没有合适的统计检验方法，比较差异是否有显著性。

请教各位大虾有什么其他合适的方法吗？先行谢过！（两组数据如下）

0.187    0.424
0.158    0.392
0.169    0.4
0.174    0.397
0.176    0.415
0.175    0.356
0.168    0.379
0.174    0.352
0.163    0.347
0.184    0.38
0.137    0.346
0.18    0.339
0.17    0.363
0.158    0.354
0.159    0.344
0.172    0.296
0.133    0.304
0.209    0.294
0.172    0.304
0.167    0.314
0.185    0.386
0.188    0.315
0.16    0.361
0.163    0.348
0.144    0.344
0.192    0.374
0.16    0.342
0.161    0.349
0.145    0.354
0.168    0.304
0.159    0.359
0.17    0.359
0.16    0.329
0.167    0.321
0.168    0.325
0.157    0.31
0.187    0.332
0.142    0.297
0.164    0.305
0.172    0.292
0.191    0.308
0.168    0.31
0.183    0.337
0.122    0.332
0.181    0.331
0.136    0.366
0.172    0.393
0.163    0.351
0.141    0.353
0.195    0.289
0.172    0.281
0.167    0.348
0.157    0.354
0.16    0.355
0.184    0.315
0.169    0.372
0.179    0.392
0.18    0.341
0.195    0.389
0.172    0.405

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关键词：变异系数 检验方法 统计检验 F检验 请教 样本 总体

卡方检验呢，行吗

我的意思是进行独立性检验。

用非参检验，比如第一列为a，第二列为b。
mean(a)
mean(b)
wilcox.test(a,b)
结果显示两列数据发生了结构性变化，并且b的均值比a大，而且p值很小，很显著

弱了，卡方是计数性状，汗

> shapiro.test(x)

        Shapiro-Wilk normality test

data:  x
W = 0.9743, p-value = 0.2346

> shapiro.test(y)

        Shapiro-Wilk normality test

data:  y
W = 0.9782, p-value = 0.3584

> var.test(x,y)

        F test to compare two variances

data:  x and y
F = 0.2324, num df = 59, denom df = 59, p-value = 8.321e-08
alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1
95 percent confidence interval:
0.1388203 0.3890740
sample estimates:
ratio of variances
         0.2324034

先检验两个是否为正态分布，如果为正态分布，就可以用var。test来检验equality of variance！
其他检验equality of variance有bartlett.test，（levene.test也可以，如果数据不服从正态分布的话，不过要载入数据包，忘了是那个数据包！哈哈）