Тест Левена используется для определения того, имеют ли две или более группы одинаковые отклонения.
Он широко используется, потому что во многих статистических тестах используется предположение о том, что группы имеют равные дисперсии .
В этом руководстве объясняется, как выполнить тест Левена в SPSS.
Пример: тест Левена в SPSS
Исследователи хотят знать, приводят ли три разных удобрения к разным уровням роста растений.
Они случайным образом выбирают 30 разных растений и делят их на три группы по 10 штук, применяя к каждой группе разные удобрения. В конце месяца измеряют высоту каждого растения.
На следующем снимке экрана показана величина роста (в дюймах) для каждого отдельного растения, а также удобрение (1, 2 или 3), которое было применено к растению:
Используйте следующие шаги, чтобы выполнить тест Левена в SPSS, чтобы определить, имеют ли три группы одинаковые отклонения.
Шаг 1: Выберите опцию Исследовать.
Перейдите на вкладку « Анализ », затем « Описательная статистика », затем « Исследование »:
Шаг 2: Введите необходимые значения для выполнения теста.
Перетащите рост в поле под зависимым списком и перетащите удобрениев поле под списком факторов.
Затем нажмите Plots и убедитесь, что выбрана оценка мощности.Затем нажмите продолжить.Затем нажмите ОК .
Шаг 3: Интерпретируйте результаты.
Как только вы нажмете OK , отобразятся результаты теста Левена:
Эта таблица отображает статистику теста для четырех различных версий теста Левена. Интересующие нас числа находятся в первой строке, которая отображает результаты теста Левена на основе среднего значения.
Статистика теста равна 0,536 , а соответствующее значение p равно 0,591* .
Поскольку это p-значение не меньше 0,05, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу.
Это означает, что у нас нет достаточных доказательств того, что различия в росте растений между тремя удобрениями значительно различаются.
Другими словами, все три группы имеют равные дисперсии. Если бы мы выполнили некоторый статистический тест (например, однофакторный дисперсионный анализ ), который предполагает, что каждая группа имеет одинаковую дисперсию, то это предположение было бы выполнено.
* Это значение p соответствует F-статистике 0,536 с числителем df = 2 и знаменателем df = 27. Это значение p также можно рассчитать с помощью калькулятора F-распределения .