Stata で levene 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。多くの統計検定はグループの分散が等しいという仮定に依存しているため、これは統計で広く使用されている検定です。

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

例: Stata での Levene テスト

この例では、性別ごとに異なる、特定の医療処置のために入院した 1,778 人の異なる患者の入院期間に関する情報を含む滞在データセットを使用します。データセットには 884 人の男性と 894 人の女性が含まれています。

以下の手順に従って Levene 検定を実行し、男性と女性の滞在期間の差が等しいかどうかを判断します。

ステップ 1: データをロードして表示します。

次のコマンドを使用して、データセットを Stata にロードします。

https://www.stata-press.com/data/r13/stay を使用してください

次のコマンドを使用して、データの最初の 10 行を表示します。

1/10のリスト

最初の列には個人の滞在期間 (日数) が表示され、2 番目の列には個人の性別が表示されます。

ステップ 2: レベンテストを実行します。

次の構文を使用して Levene テストを実行します。

robvar 測定変数、(グループ化変数) による

この例では、次の構文を使用します。

robvar の滞在期間、（性別）によって

結果を解釈する方法は次のとおりです。

要約表:この表は、男性と女性の平均滞在期間、滞在期間の標準偏差、および観察結果の合計を示します。滞在期間の標準偏差は女性 (9.1081478) よりも男性 (9.7884747) の方が高いことがわかりますが、この差が統計的に有意であるかどうかは Levene 検定でわかります。

W0: 0.55505315 。これは平均中心の Levene 検定統計量です。対応する p 値は0.45625888です。

W50: 0.42714734 。これは中央値を中心とした Levene 検定統計量です。対応する p 値は0.51347664です。

W10: 0.44577674 。これらは、10% のトリミング平均を中心とした Levene 検定統計です。つまり、検定に過度の影響を与えないように、値の上位 5% と下位 5% が切り捨てられています。対応する p 値は0.50443411です。

使用する Levene 検定のバージョンに関係なく、各バージョンの p 値は 0.05 未満ではありません。これは、男性と女性の間の滞在期間の分散に統計的に有意な差がないことを示しています。

注: Conover、Johnson、Johnson (1981) は、より正確な結果が得られる傾向があるため、偏ったデータに対して中央値検定を使用することを推奨しています。対称データの場合、中央値検定と平均値検定は同様の結果を生成します。