RégressionEdit
Les différences dans les valeurs typiques de l’ensemble de données pourraient initialement être traitées en construisant un modèle de régression à l’aide de certaines variables explicatives pour relier les variations de la valeur typique aux quantités connues. Il devrait alors y avoir une étape ultérieure d’analyse pour examiner si les erreurs dans les prédictions de la régression se comportent de la même manière dans l’ensemble de données. Ainsi, la question devient celle de l’homogénéité de la distribution des résidus, à mesure que les variables explicatives changent. Voir analyse de régression.
Séries temporellesmodifier
Les premières étapes de l’analyse d’une série temporelle peuvent impliquer de tracer des valeurs par rapport au temps pour examiner l’homogénéité de la série de différentes manières: stabilité dans le temps par opposition à une tendance; stabilité des fluctuations locales dans le temps.
Combinaison d’informations entre les sitesmodifier
En hydrologie, des séries de données sur un certain nombre de sites composées de valeurs annuelles du débit maximal annuel de la rivière au cours de l’année sont analysées. Un modèle courant est que les distributions de ces valeurs sont les mêmes pour tous les sites, à l’exception d’un simple facteur d’échelle, de sorte que l’emplacement et l’échelle sont liés de manière simple. Il peut alors être question d’examiner l’homogénéité entre les sites de la distribution des valeurs mises à l’échelle.
Combinaison de sources d’informationmodifier
En météorologie, les ensembles de données météorologiques sont acquis sur de nombreuses années d’enregistrement et, dans le cadre de cela, les mesures à certaines stations peuvent cesser occasionnellement tandis que, à peu près au même moment, les mesures peuvent commencer à des endroits proches. On se demande ensuite si, si les enregistrements sont combinés pour former un seul ensemble plus long d’enregistrements, ces enregistrements peuvent être considérés comme homogènes dans le temps. Un exemple de test d’homogénéité des données de vitesse et de direction du vent peut être trouvé dans Romanić et al., 2015.
Homogénéité au sein de la populationmodifier
Les enquêtes de populations simples peuvent partir de l’idée que les réponses seront homogènes pour l’ensemble d’une population. L’évaluation de l’homogénéité de la population impliquerait de vérifier si les réponses de certaines sous-populations identifiables diffèrent de celles des autres. Par exemple, les propriétaires de voitures peuvent différer des non-propriétaires de voitures, ou il peut y avoir des différences entre les différents groupes d’âge.