So führen sie den levene-test in sas durch

Viele statistische Tests (z. B. eine einfaktorielle ANOVA ) gehen davon aus, dass die Varianz zwischen mehreren Gruppen gleich ist.

Eine Möglichkeit, diese Hypothese formal zu testen, ist die Verwendung des Levene-Tests , der testet, ob die Varianz zwischen zwei oder mehr Gruppen gleich ist oder nicht.

Dieser Test basiert auf den folgenden Annahmen :

• Nullhypothese (H ₀ ) : Die Varianz zwischen den Gruppen ist gleich.
• Alternativhypothese ( _HA ) : Die Varianz zwischen den Gruppen ist nicht gleich.

Wenn der p-Wert des Tests unter dem gewählten Signifikanzniveau liegt, können wir die Nullhypothese ablehnen und daraus schließen, dass wir über genügend Beweise verfügen, um zu sagen, dass die Varianz zwischen den Gruppen nicht gleich ist.

Das folgende Beispiel zeigt, wie der Levene-Test in SAS durchgeführt wird.

Beispiel: Levene-Test in SAS

Nehmen wir an, wir haben den folgenden Datensatz in SAS, der den für verschiedene Pflanzen verwendeten Dünger und das daraus resultierende Wachstum (in Zoll) für 18 Pflanzen zeigt:

 /*create dataset*/
data my_data;
    input fertilizer $growth;
    datalines ;
At 29
At 23
At 20
At 21
At 33
At 30
B 19
B 19
B17
B24
B25
B29
C 21
C22
C 30
C25
C24
C 33
;
run ;

/*view dataset*/
proc print data =my_data;

Nehmen wir an, wir möchten eine einfaktorielle ANOVA durchführen, um zu bestimmen, ob das durchschnittliche Pflanzenwachstum zwischen den drei verschiedenen Düngemitteln gleich ist.

Wir können die folgende Syntax in SAS verwenden, um eine einfaktorielle ANOVA mit der Anweisung hovtest=levene(type=abs) durchzuführen, um auch den Levene-Test durchzuführen, um zu bestimmen, ob die drei Gruppen gleiche Varianzen haben oder nicht:

 /*perform one-way ANOVA along with Levene's test*/
proc glm data = my_data;
    class fertilizer;
    model growth = fertilizer;
    means fertilizer / hovtest =levene(type=abs);
run ;

Die erste Ergebnistabelle zeigt die Ergebnisse der einfaktoriellen ANOVA:

Der p-Wert in der ANOVA-Tabelle beträgt 0,3358 .

Da dieser Wert nicht weniger als 0,05 beträgt, schließen wir daraus, dass zwischen den drei Düngemitteln kein statistisch signifikanter Unterschied im durchschnittlichen Pflanzenwachstum besteht.

Verwandte Themen: So interpretieren Sie den F-Wert und den P-Wert in der ANOVA

Um zu überprüfen, ob dieses Ergebnis zuverlässig ist, müssen wir prüfen, ob die Annahme der Varianzgleichheit bestätigt ist.

Das Ergebnis des Levene-Tests können wir in der zweiten Tabelle der Ausgabe sehen:

Aus dieser Tabelle können wir ersehen, dass der p-Wert des Levene-Tests 0,6745 beträgt.

Da dieser Wert nicht kleiner als 0,05 ist, können wir die Nullhypothese des Tests nicht ablehnen.

Mit anderen Worten: Wir können davon ausgehen, dass die drei Gruppen gleiche Varianzen aufweisen.

Hinweis : Wir haben das Argument type=abs in der Funktion levene() verwendet, um anzugeben, dass wir beim Ausführen des Levene-Tests den absoluten Wert der Residuen verwenden sollen. Dies steht im Einklang mit der Methode anderer Statistiksoftware wie R.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere gängige statistische Tests in SAS durchführen:

So führen Sie einen Shapiro-Wilk-Test in SAS durch
So führen Sie einen Kolmogorov-Smirnov-Test in SAS durch
So verwenden Sie Proc Univariate für Normalitätstests in SAS