{"id":844,"date":"2023-07-28T13:44:24","date_gmt":"2023-07-28T13:44:24","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/levenes-testet-python\/"},"modified":"2023-07-28T13:44:24","modified_gmt":"2023-07-28T13:44:24","slug":"levenes-testet-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/levenes-testet-python\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie den levene-test in python durch"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Der Levene-Test<\/strong> wird verwendet, um zu bestimmen, ob zwei oder mehr Gruppen gleiche Varianzen aufweisen. Er wird h\u00e4ufig verwendet, da viele statistische Tests davon ausgehen, dass Gruppen gleiche Varianzen aufweisen, und Sie mit dem Levene-Test feststellen k\u00f6nnen, ob diese Annahme erf\u00fcllt ist.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erkl\u00e4rt, wie Sie den Levene-Test in Python durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Levene-Test in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Forscher wollen wissen, ob drei verschiedene D\u00fcngemittel zu unterschiedlichem Pflanzenwachstum f\u00fchren. Sie w\u00e4hlen nach dem Zufallsprinzip 30 verschiedene Pflanzen aus und teilen sie in drei Gruppen zu je zehn Pflanzen auf, wobei sie jeder Gruppe einen anderen D\u00fcnger hinzuf\u00fcgen. Nach einem Monat messen sie die H\u00f6he jeder Pflanze.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fchren Sie die folgenden Schritte aus, um den Levene-Test in Python durchzuf\u00fchren und festzustellen, ob die drei Gruppen gleiche Varianzen aufweisen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: Geben Sie die Daten ein.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zuerst erstellen wir drei Tabellen zur Speicherung der Datenwerte:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>group1 = [7, 14, 14, 13, 12, 9, 6, 14, 12, 8]\ngroup2 = [15, 17, 13, 15, 15, 13, 9, 12, 10, 8]\ngroup3 = [6, 8, 8, 9, 5, 14, 13, 8, 10, 9]\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: F\u00fchren Sie den Levene-Test durch.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als n\u00e4chstes f\u00fchren wir den Levene-Test mit der <a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.stats.levene.html#scipy.stats.levene\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Funktion levane()<\/a> aus der SciPy-Bibliothek durch, die die folgende Syntax verwendet:<\/span><\/p>\n<p> <strong><span style=\"color: #000000;\">levene(sample1, sample2, \u2026, center=&#8217;median&#8216;)<\/span><\/strong><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gold:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel1, Beispiel2 usw.:<\/strong> Beispielnamen.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Mitte:<\/strong> Methode f\u00fcr den Levene-Test. Der Standardwert ist \u201eMedian\u201c, es stehen jedoch auch \u201eDurchschnitt\u201c und \u201eGetrimmt\u201c zur Auswahl.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wie in <a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.stats.levene.html#scipy.stats.levene\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">der Dokumentation<\/a> erw\u00e4hnt, gibt es tats\u00e4chlich drei verschiedene Varianten des Levene-Tests, die Sie verwenden k\u00f6nnen. Empfohlene Verwendungszwecke sind:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u201eMedian\u201c:<\/strong> empfohlen f\u00fcr schiefe Verteilungen.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u201edurchschnittlich\u201c:<\/strong> empfohlen f\u00fcr symmetrische Verteilungen mit einem moderaten Rand.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>&#8218;getrimmt&#8216;:<\/strong> empfohlen f\u00fcr Verteilungen mit starkem Tailing.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code veranschaulicht, wie der Levene-Test durchgef\u00fchrt wird, wobei sowohl der <strong>Mittelwert<\/strong> als auch der <strong>Median<\/strong> als Mittelpunkt dienen:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> <span style=\"color: #000000;\">scipy.stats<\/span> <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> <span style=\"color: #000000;\">stats<\/span>\n\n#Levene's test centered at the median<\/span>\nstats.levene(group1, group2, group3, center='median')\n\n(statistic=0.1798, pvalue=0.8364)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#Levene's test centered at the mean\n<\/span>stats.levene(group1, group2, group3, center='mean')\n\n(statistic=0.5357, pvalue=0.5914)<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Bei beiden Methoden betr\u00e4gt der p-Wert nicht weniger als 0,05. Das bedeutet, dass wir in beiden F\u00e4llen die Nullhypothese nicht ablehnen k\u00f6nnen. Das bedeutet, dass uns keine ausreichenden Beweise daf\u00fcr vorliegen, dass die Varianz im Pflanzenwachstum zwischen den drei D\u00fcngemitteln signifikant unterschiedlich ist.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mit anderen Worten: Die drei Gruppen weisen gleiche Varianzen auf.<\/span> Wenn wir einen statistischen Test (wie eine <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/einweg-anova\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">einfaktorielle ANOVA<\/a> ) <span style=\"color: #000000;\">durchf\u00fchren w\u00fcrden,<\/span> <span style=\"color: #000000;\">der davon ausgeht, dass jede Gruppe die gleiche Varianz hat, dann w\u00e4re diese Annahme erf\u00fcllt.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Der Levene-Test wird verwendet, um zu bestimmen, ob zwei oder mehr Gruppen gleiche Varianzen aufweisen. 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