Python에서 levene 테스트를 수행하는 방법

Levene의 검정은 두 개 이상의 그룹이 동일한 분산을 갖는지 확인하는 데 사용됩니다. 많은 통계 검정에서는 그룹의 분산이 동일하다고 가정하고 Levene의 검정을 사용하면 이 가정이 충족되는지 확인할 수 있기 때문에 일반적으로 사용됩니다.

이 튜토리얼에서는 Python에서 Levene 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다.

예: Python의 Levene 테스트

연구자들은 세 가지 다른 비료가 식물 성장의 다른 수준으로 이어지는지 알고 싶어합니다. 그들은 무작위로 30개의 서로 다른 식물을 선택하고 이를 10개씩 세 그룹으로 나누고 각 그룹에 서로 다른 비료를 적용했습니다. 한 달 후에 그들은 각 식물의 높이를 측정합니다.

다음 단계를 사용하여 Python에서 Levene의 검정을 수행하여 세 그룹의 분산이 동일한지 여부를 확인합니다.

1단계: 데이터를 입력합니다.

먼저 데이터 값을 보관할 세 개의 테이블을 만듭니다.

 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]

2단계: Levene 테스트를 수행합니다.

다음으로, 다음 구문을 사용하는 SciPy 라이브러리의 levane() 함수를 사용하여 Levene 테스트를 수행합니다.

Levene(샘플1, 샘플2, …, center=’중앙값’)

금:

• 샘플1, 샘플2 등: 샘플 이름입니다.
• center: Levene 테스트에 사용하는 방법입니다. 기본값은 “중앙값”이지만 다른 선택 사항에는 “평균” 및 “절단”이 포함됩니다.

문서 에서 언급했듯이 실제로 사용할 수 있는 Levene 테스트에는 세 가지 변형이 있습니다. 권장 용도는 다음과 같습니다.

• “중앙값”: 치우친 분포에 권장됩니다.
• “평균”: 중간 정도의 꼬리를 갖는 대칭 분포에 권장됩니다.
• ‘trimmed’: 꼬리가 두꺼운 분포에 권장됩니다.

다음 코드는 평균 과 중앙값을 모두 중심으로 사용하여 Levene 테스트를 수행하는 방법을 보여줍니다.

 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)

두 방법 모두 p-값은 0.05 이상입니다. 이는 두 경우 모두 귀무가설을 기각하는데 실패한다는 것을 의미합니다. 이는 세 가지 비료 간의 식물 성장 차이가 크게 다르다고 말할 수 있는 충분한 증거가 없음을 의미합니다.

즉, 세 그룹의 분산이 동일합니다. 각 그룹의 분산이 동일하다고 가정하는 통계 테스트(예: 일원 분산 분석 ) 를 수행하면 이 가정이 충족됩니다.