Stata에서 levene 테스트를 수행하는 방법

Levene의 검정은 두 개 이상의 그룹이 동일한 분산을 갖는지 확인하는 데 사용됩니다. 많은 통계 테스트가 그룹의 분산이 동일하다는 가정에 의존하기 때문에 이는 통계에서 널리 사용되는 테스트입니다.

이 튜토리얼에서는 Stata에서 Levene 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다.

예: Stata의 Levene 테스트

이 예에서는 성별에 따라 특정 의료 시술을 위해 입원한 1,778명의 환자의 입원 기간에 대한 정보가 포함된 입원 데이터 세트를 사용합니다. 데이터 세트에는 남성 884명과 여성 894명이 포함되어 있습니다.

다음 단계에 따라 Levene 테스트를 수행하여 남성과 여성의 체류 기간 차이가 동일한지 확인합니다.

1단계: 데이터를 로드하고 표시합니다.

다음 명령을 사용하여 데이터세트를 Stata에 로드합니다.

https://www.stata-press.com/data/r13/stay를 사용하세요.

다음 명령을 사용하여 데이터의 처음 10개 행을 표시합니다.

1/10에 목록

첫 번째 열에는 개인의 체류 기간(일)이 표시되고 두 번째 열에는 개인의 성별이 표시됩니다.

2단계: Levene 테스트를 수행합니다.

Levene 테스트를 수행하기 위해 다음 구문을 사용합니다.

robvar 측정_변수, 기준(그룹화_변수)

이 경우에는 다음 구문을 사용합니다.

Robvar 장기 체류, by(성별)

결과를 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

요약 표: 이 표는 남성과 여성에 대한 평균 체류 기간, 체류 기간의 표준 편차, 총 관찰을 보여줍니다. 체류 기간의 표준 편차는 여성(9.1081478)보다 남성(9.7884747)이 더 높다는 것을 알 수 있지만 Levene 테스트를 통해 이 차이가 통계적으로 유의한지 여부를 알 수 있습니다.

W0: 0.55505315 . 이는 평균 중심 Levene 검정 통계량입니다. 해당 p-값은 0.45625888 입니다.

W50: 0.42714734 . 중앙값을 중심으로 한 Levene 검정 통계량입니다. 해당 p-값은 0.51347664 입니다.

W10: 0.44577674 . 이는 10% 절사 평균을 중심으로 한 Levene 테스트 통계입니다. 즉, 테스트에 과도한 영향을 주지 않도록 값의 상위 5%와 하위 5%를 잘라냅니다. 해당 p-값은 0.50443411 입니다.

사용하는 Levene 검정의 버전에 관계없이 각 버전의 p-값은 0.05 이상입니다. 이는 남성과 여성의 체류 기간 차이에 통계적으로 유의미한 차이가 없음을 나타냅니다.

참고: Conover, Johnson, Johnson(1981)은 더 정확한 결과를 제공하는 경향이 있기 때문에 왜곡된 데이터에 대해 중앙값 테스트를 사용할 것을 권장합니다. 대칭 데이터의 경우 중앙값 테스트와 평균 테스트는 유사한 결과를 생성합니다.