为什么 Brown-Forsythe 检验在 bf.test (onewaytests) 和 leveneTest(..., center = middle) 中返回不同的结果？

Question

我正在使用 glmertree 包中的 lmertree 函数来比较三个上下文（称为“源”的因素的级别）对加速的影响。

因为目视检查显示异方差，我决定对因变量“加速度”进行对数变换。尽管目视检查显示出改进，但我注意到 leneTest 仍然表明存在显着差异。

一位同事建议改用 Brown-Forsythe 检验。我们都尝试过，但功能不同，得到了不同的结果：

• 使用“onewaytests”中的 bf.test 函数，没有发现显着差异。
• 在指定参数“center=median”时使用 leveneTest 仍然会产生显着差异。

我想知道是什么导致了两次测试结果之间的差异。非常感谢您的帮助！

这是代码：

# Add a new column with log-transformed values of acceleration
CA_degrees_PT$log_acce_RHwri_norm_mean <- log(CA_degrees_PT$acce_RHwri_norm_mean)

log_acce_RHwri_norm_mean_lmertree <- lmertree(log_acce_RHwri_norm_mean ~ 1|duration_nFrames + (1|participant)|source , data = CA_degrees_PT) 
plot(log_acce_RHwri_norm_mean_lmertree, which = "tree", gp = gpar(cex = .9))

hist(residuals(log_acce_RHwri_norm_mean_lmertree))

qqnorm(residuals(log_acce_RHwri_norm_mean_lmertree))
qqline(residuals(log_acce_RHwri_norm_mean_lmertree))

resids_log_acce <- residuals(log_acce_RHwri_norm_mean_lmertree)
preds_log_acce <- predict(log_acce_RHwri_norm_mean_lmertree)
plot(CA_degrees_PT$source, resids_log_acce)

leveneTest(resids_log_acce ~ groups, center = median)
bf.test(resids_log_acce ~ groups, data = CA_degrees_PT)