Python で levine テストを実行する方法

Levene の検定は、 2 つ以上のグループの分散が等しいかどうかを判断するために使用されます。これが一般的に使用されるのは、多くの統計検定ではグループの分散が等しいと想定されており、Levene の検定ではこの前提が満たされているかどうかを判断できるためです。

このチュートリアルでは、Python で Levene テストを実行する方法を説明します。

例: Python での Levene テスト

研究者は、3 つの異なる肥料が異なるレベルの植物の成長につながるかどうかを知りたいと考えています。彼らは 30 個の異なる植物をランダムに選択し、10 個ずつ 3 つのグループに分け、各グループに異なる肥料を適用します。 1 か月後、各植物の高さを測定します。

次の手順を使用して Python で Levene 検定を実行し、3 つのグループの分散が等しいかどうかを判断します。

ステップ 1: データを入力します。

まず、データ値を保持する 3 つのテーブルを作成します。

 group1 = [7, 14, 14, 13, 12, 9, 6, 14, 12, 8]
group2 = [15, 17, 13, 15, 15, 13, 9, 12, 10, 8]
group3 = [6, 8, 8, 9, 5, 14, 13, 8, 10, 9]

ステップ 2: レベンテストを実行します。

次に、SciPy ライブラリのlevane() 関数を使用して Levene テストを実行します。この関数は次の構文を使用します。

レベン(サンプル1, サンプル2, …, センター=’中央値’)

金：

• sample1、sample2など:サンプル名。
• 中央: Levene テストに使用するメソッド。デフォルトは「中央値」ですが、他の選択肢には「平均」と「トリミング」が含まれます。

ドキュメントで述べたように、実際には、使用できる Levene テストには 3 つの異なるバリエーションがあります。推奨される用途は次のとおりです。

• 「中央値」:偏った分布に推奨されます。
• 「平均」:裾が中程度の対称分布に推奨されます。
• ‘trimed’:ヘビーテールのディストリビューションに推奨されます。

次のコードは、平均と中央値の両方を中心として使用して Levene 検定を実行する方法を示しています。

 import scipy.stats as stats

#Levene's test centered at the median
stats.levene(group1, group2, group3, center='median')

(statistic=0.1798, pvalue=0.8364)

#Levene's test centered at the mean
stats.levene(group1, group2, group3, center='mean')

(statistic=0.5357, pvalue=0.5914)

どちらの方法でも、p 値は 0.05 以上です。これは、どちらの場合も帰無仮説を棄却できないことを意味します。これは、3 つの肥料間の植物の成長の差異が大きく異なると言える十分な証拠がないことを意味します。

言い換えれば、3 つのグループの分散は等しいということです。各グループの分散が等しいと仮定する統計検定 (一元配置分散分析など) を実行すると、この仮定が満たされます。