统计 | Levene检验

统计 | Levene检验本文详细介绍了 Levene 检验的原理 包括其用于检验各组样本方差是否相等的过程 包括计算中心化偏差 统计量 p 值以及根据 p 值判断方差齐性的步骤

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Levene检验是方差齐性检验的一种,即检验各组样本方差是否相等的一种统计方法.它通常用于方差分析(ANOVA)前的一个步骤。Levene检验的零假设是各组的方差相等。

Levene检验的数学步骤如下:

1. 数据准备: 假设我们有k个组,每个组有 n_i 个观测值。我们的目标是检验这 k 个组的方差是否相等。

2. 计算每组的中心化偏差: 对于每个组i,计算观测值 X_{ij}与该组的均值\overline{X_i}的偏差:d_{ij} =|X_{ij} - \overline{X_i}|其中,X_i是第i组的样本均值:X_i = \frac{1}{n_i}\sum_{j = 1}^{n_i}X_{ij}

3. 计算每组中心化偏差的绝对差和所有中心化偏差的总体均值

对于每个组i,计算中心化偏差的绝对差的均值:D_i = \frac{1}{n_i}\sum_{j = 1}^{n_i}d_{ij}

所有中心化偏差的总体均值为:\overline{D} = \frac{1}{k}D_i

4. 计算 Levene 统计量

W = \frac{N-k}{k-1}\times\frac{\sum_{i = 1}^{k}n_i(D_i - \overline{D})^2}{\sum_{i =1}^k\sum_{j = 1}^{n_i}(d_{ij} - D_i)^2}

分析上述表达式,分子部分反映了不同组别均值D_i与总体均值\overline{D}之间的差异程度,用以衡量各组样本之间的方差差异。分母部分反映了各组内观测值与各自组均值的偏差,用来衡量组内观测值的变异程度。因此,如果统计量W较大,表示各组之间的中心化偏差较大,即不同组别的样本方差差异较大;如果WW较小,表示各组之间的中心化偏差较小,即不同组别的样本方差差异较小。

5. 计算 p 值:在计算了 Levene 统计量W后,通过将其与 k−1 和 N−k 自由度的F分布进行比较,计算出 Levene 检验的 p 值。

6. 判定:最后,根据 p 值与预先设定的显著性水平(通常为 0.05)进行比较。如果 p 值小于显著性水平,我们拒绝原假设,认为各组的方差不相等;如果 p 值大于显著性水平,我们接受原假设,认为各组的方差相等。

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