Як виконати тест левена в sas

Багато статистичних тестів (наприклад , односторонній ANOVA ) припускають, що дисперсія між кількома групами однакова.

Одним із способів формально перевірити цю гіпотезу є використання тесту Левена , який перевіряє, чи є рівною дисперсія між двома або більше групами.

У цьому тесті використовуються такі припущення :

• Нульова гіпотеза (H ₀ ) : дисперсія між групами однакова.
• Альтернативна гіпотеза ( _HA ) : дисперсія між групами неоднакова .

Якщо p-значення тесту менше вибраного рівня значущості, ми можемо відхилити нульову гіпотезу та зробити висновок, що у нас є достатньо доказів, щоб стверджувати, що дисперсія між групами нерівна.

У наступному прикладі показано, як виконати тест Levene у SAS.

Приклад: тест Левена в SAS

Припустімо, у нас є такий набір даних у SAS, який показує добрива, використані для різних рослин, і результуючий ріст (у дюймах) для 18 рослин:

 /*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;

Припустімо, ми хочемо виконати односторонній дисперсійний аналіз, щоб визначити, чи є середній ріст рослин однаковим для трьох різних добрив.

Ми можемо використати наступний синтаксис у SAS, щоб виконати односторонній дисперсійний аналіз із оператором hovtest=levene(type=abs), щоб також виконати тест Левена, щоб визначити, чи мають три групи однакові дисперсії:

 /*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 ;

Перша таблиця результатів показує результати одностороннього дисперсійного аналізу:

P-значення в таблиці ANOVA становить 0,3358 .

Оскільки це значення не менше 0,05, можна зробити висновок, що немає статистично значущої різниці в середньому зростанні рослин між трьома добривами.

Пов’язане: Як інтерпретувати F-значення та P-значення в ANOVA

Щоб перевірити, чи надійний цей результат, ми повинні перевірити, чи перевірено припущення про рівність дисперсій.

Ми бачимо результат тесту Левена у другій таблиці вихідних даних:

З цієї таблиці ми бачимо, що p-значення критерію Левена становить 0,6745 .

Оскільки це значення не менше 0,05, ми не можемо відхилити нульову гіпотезу тесту.

Іншими словами, ми можемо припустити, що три групи мають рівні дисперсії.

Примітка : ми використовували аргумент type=abs у функції levene() , щоб вказати, що ми повинні використовувати абсолютне значення залишків під час виконання тесту Levene. Це узгоджується з методом, який використовується іншим статистичним програмним забезпеченням, таким як R.

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші поширені статистичні тести в SAS:

Як виконати тест Шапіро-Вілка в SAS
Як виконати тест Колмогорова-Смирнова в SAS
Як використовувати Proc Univariate для перевірки нормальності в SAS