Levene-Test in R

Der Levene-Test bewertet die Gleichheit der Varianzen für die Variablen, die für mehrere Gruppen bestimmt wurden. Dieses Tutorial zeigt, wie man den Levene-Test in R durchführt.

Levene-Test in R

Der Levene-Test bewertet die Gleichheit der Varianzen für die Variablen, die für mehrere Gruppen bestimmt wurden. Der Test untersucht die Nullhypothese, dass die Populationsvarianzen als Homogenität oder Homoskedastizität bezeichnet werden, und vergleicht die Varianz von k Stichproben, wobei k mehrere Stichproben sein können.

Der Levene-Test ist eine Alternative zum weniger empfindlichen Barlett-Test. Die R-Sprache hat eine Methode leveneTest(), um den Levene-Test durchzuführen; Diese Methode stammt aus dem Pflegepaket der Sprache R.

Zuerst müssen wir das Autopaket installieren, falls es noch nicht installiert ist.

install.packages('car')

Sobald das Autopaket installiert ist, können wir den Levene-Test durchführen.

Codebeispiel:

library(car)
person_weight <- data.frame(weight_program = rep(c("Program1", "Program2", "Program3"), each = 40),
                   weight_loss = c(runif(40, 0, 4),
                                   runif(40, 0, 6),
                                   runif(40, 1, 8)))

#first six rows of data frame
head(person_weight)

#conduct Levene's Test to check equality of variances
leveneTest(weight_loss ~ weight_program, data = person_weight)

Das obige Snippet erstellt einen Datenrahmen mit drei verschiedenen Gewichtsabnahmeprogrammen, der zeigt, wie viel Gewicht Menschen in verschiedenen Programmen verloren haben. Zuerst zeigt der Code den Kopf des Datenrahmens und führt dann den Levene-Test durch.

Ausgang:

  weight_program weight_loss
1       Program1    1.027946
2       Program1    2.147631
3       Program1    3.181947
4       Program1    3.933521
5       Program1    3.093434
6       Program1    3.652795

Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
       Df F value   Pr(>F)
group   2  5.2128 0.006782 **
      117
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Der p-Wert des Levene-Tests beträgt 0.006782, was unter dem Signifikanzniveau von 0.05 liegt. Basierend auf dem Testkonzept von Levene lehnen wir also die Nullhypothese ab, sodass die Varianz zwischen den drei Gruppen nicht gleich ist.

Zeichnen wir das Boxdiagramm, um die Gewichtsverteilung zu zeigen.

boxplot(weight_loss ~ weight_program,
        data = person_weight,
        main = "Weight Loss Distribution by the Weight Program",
        xlab = "Weight Program",
        ylab = "Weight Loss",
        col = "grey90",
        border = "black")

Boxplot-Ausgabe: