Hoe de levene-test in python uit te voeren

Levene’s test wordt gebruikt om te bepalen of twee of meer groepen gelijke varianties hebben. Het wordt vaak gebruikt omdat veel statistische tests ervan uitgaan dat groepen gelijke varianties hebben en met Levene’s test kunt u bepalen of aan deze veronderstelling wordt voldaan.

In deze tutorial wordt uitgelegd hoe u de Levene-test in Python uitvoert.

Voorbeeld: Levene-test in Python

Onderzoekers willen weten of drie verschillende meststoffen tot verschillende niveaus van plantengroei leiden. Ze selecteren willekeurig 30 verschillende planten en verdelen ze in drie groepen van 10, waarbij elke groep een andere meststof wordt toegediend. Na een maand meten ze de hoogte van elke plant.

Gebruik de volgende stappen om Levene’s test in Python uit te voeren om te bepalen of de drie groepen al dan niet gelijke varianties hebben.

Stap 1: Voer de gegevens in.

Eerst maken we drie tabellen waarin de gegevenswaarden worden bewaard:

 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]

Stap 2: Voer de Levene-test uit.

Vervolgens zullen we de Levene-test uitvoeren met behulp van de levane()-functie uit de SciPy-bibliotheek, die de volgende syntaxis gebruikt:

levene(sample1, sample2, …, center=’mediaan‘)

Goud:

• sample1, sample2, etc: voorbeeldnamen.
• midden: Methode om te gebruiken voor de Levene-test. De standaardwaarde is ‚mediaan‘, maar andere keuzes zijn ‚gemiddeld‘ en ‚bijgesneden‘.

Zoals vermeld in de documentatie , zijn er eigenlijk drie verschillende varianten van de Levene-test die u kunt gebruiken. Aanbevolen toepassingen zijn:

• “mediaan”: aanbevolen voor scheve verdelingen.
• “gemiddeld”: aanbevolen voor symmetrische verdelingen met een gematigde staart.
• ‚getrimd‘: aanbevolen voor zwaarstaartdistributies.

De volgende code illustreert hoe u de Levene-test uitvoert met zowel het gemiddelde als de mediaan als centrum:

 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)

Bij beide methoden is de p-waarde niet minder dan 0,05. Dit betekent dat we er in beide gevallen niet in zullen slagen de nulhypothese te verwerpen. Dit betekent dat we niet voldoende bewijs hebben om te zeggen dat de variantie in plantengroei tussen de drie meststoffen significant verschillend is.

Met andere woorden: de drie groepen hebben gelijke varianties. Als we een statistische test zouden uitvoeren (zoals een eenrichtings-ANOVA ) die ervan uitgaat dat elke groep een gelijke variantie heeft, dan zou aan deze veronderstelling worden voldaan.