在 Minitab 中 Levene 检验的计算

修改后的 Levene 检验使用每个处理的观测值与本处理总的中位数的绝对偏差。然后,它会评估所有处理中的这些偏差的均值是否相等。如果平均偏差相等,则所有处理中的观测值的方差也相同。方差分析 F 检验,是检验均值的等同性,Levene 检验的检验统计量与之相同,只不过这里检验的是绝对偏差的均值的等同性。

您可以通过生成新的列(其中每个值等于响应的绝对值减去处理中位数),在 Minitab 中执行此操作。然后使用新列作为响应值,执行单因子方差分析。F 统计量和 p 值将作为 Levene 检验的检验统计量和 p 值。

例如,假设响应值位于 C1 中,处理位于 C2 中,且 C3-C6 为空。

C1 C2
响应 处理
10 1
8 1
6 1
4 1
3 1
16 2
14 2
10 2
6 2
2 2

要在 Minitab 中为此数据集执行 Levene 检验,请执行以下操作:
  1. 选择统计 > 基本统计 > 双方差
  2. 单击两个样本在同一列中
  3. 样本中,输入 C1
  4. 样本 ID中,输入 C2。单击确定

One-way ANOVA: AbsoluteValue(C1-C5) versus Treatments

Analysis of Variance Source DF Adj SS Adj MS F-Value P-Value Treatments 1 12.10 12.100 2.20 0.176 Error 8 44.00 5.500 Total 9 56.10
您可以使用单因子方差分析验证这些计算:
  1. 选择统计 > 基本统计 > 存储描述性统计量
  2. 变量中,输入 C1
  3. 分组变量(可选的)中,输入 C2
  4. 单击统计量
  5. 取消选择所有字段,中间距离除外。
  6. 在每个对话框中单击确定
  7. 在 C5 中输入处理中位数。

    C1 C2 C3 C4 C5
    响应 处理 ByVar1 中位数1 处理中位数
    10 1 1 6 6
    8 1 2 10 6
    6 1     6
    4 1     6
    3 1     6
    16 2     10
    14 2     10
    10 2     10
    6 2     10
    2 2     10

  8. 选择计算 > 计算器
  9. 将结果存储在变量中中,输入 C6
  10. 表达式中,输入 ABSO(C1-C5)。单击确定
  11. 选择统计 > 方差分析 > 单因子
  12. 选择所有因子水平的响应数据位于同一列中
  13. 响应中,输入 C6
  14. 因子中,输入 C2。单击确定

双方差检验和置信区间: 响应 与 处理

检验 原假设 H₀: σ₁ / σ₂ = 1 备择假设 H₁: σ₁ / σ₂ ≠ 1 显著性水平 α = 0.05
检验统 方法 计量 DF1 DF2 P 值 Bonett 2.14 1 0.143 Levene 2.20 1 8 0.176

在检查输出时,您会看到单因子方差分析表中的 F 统计量和 p 值与 Levene 检验的检验统计量和 p 值相同。