Sas에서 levene 테스트를 수행하는 방법

많은 통계 테스트(예: 일원 분산 분석 )에서는 여러 그룹 간의 분산이 동일하다고 가정합니다.

이 가설을 공식적으로 테스트하는 한 가지 방법은 둘 이상의 그룹 간의 분산이 동일한지 여부를 테스트하는 Levene 테스트를 사용하는 것입니다.

이 테스트에서는 다음과 같은 가정을 사용합니다.

• 귀무 가설(H ₀ ) : 그룹 간 분산이 동일합니다.
• 대립 가설( _HA ) : 그룹 간 분산이 동일 하지 않습니다 .

검정의 p-값이 선택한 유의 수준보다 작으면 귀무 가설을 기각하고 그룹 간 분산이 동일하지 않다고 말할 수 있는 충분한 증거가 있다는 결론을 내릴 수 있습니다.

다음 예에서는 SAS에서 Levene 테스트를 수행하는 방법을 보여줍니다.

예: SAS의 Levene 테스트

SAS에 다양한 식물에 사용된 비료와 18개 식물의 성장(인치)을 보여주는 다음 데이터 세트가 있다고 가정해 보겠습니다.

 /*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;

세 가지 다른 비료의 평균 식물 성장이 동일한지 확인하기 위해 일원 분산 분석을 수행한다고 가정해 보겠습니다.

SAS에서 다음 구문을 사용하여 hovtest=levene(type=abs) 문으로 일원 분산 분석을 수행하고 Levene 테스트를 수행하여 세 그룹의 분산이 동일한지 여부를 확인할 수도 있습니다.

 /*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 ;

첫 번째 결과 테이블은 일원 분산 분석의 결과를 보여줍니다.

ANOVA 테이블의 p-값은 0.3358 입니다.

이 값은 0.05 이상이므로 세 가지 비료 사이의 평균 식물 성장에 통계적으로 유의미한 차이가 없다고 결론을 내릴 수 있습니다.

관련 항목: ANOVA에서 F-값과 P-값을 해석하는 방법

이 결과를 신뢰할 수 있는지 확인하려면 등분산 가정이 검증되었는지 확인해야 합니다.

출력의 두 번째 테이블에서 Levene의 테스트 결과를 볼 수 있습니다.

이 표에서 Levene 검정의 p-값이 0.6745 임을 알 수 있습니다.

이 값은 0.05 이상이므로 검정의 귀무가설을 기각할 수 없습니다.

즉, 세 그룹의 분산이 동일하다고 가정할 수 있습니다.

참고 : Levene 테스트를 실행할 때 잔차의 절대값을 사용해야 함을 지정하기 위해 levene() 함수에서 type=abs 인수를 사용했습니다. 이는 R과 같은 다른 통계 소프트웨어에서 사용되는 방법과 일치합니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 SAS에서 기타 일반적인 통계 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다.

SAS에서 Shapiro-Wilk 테스트를 수행하는 방법
SAS에서 Kolmogorov-Smirnov 테스트를 수행하는 방법
SAS에서 정규성 테스트를 위해 Proc 일변량을 사용하는 방법