La prueba de Levene evalúa las varianzas determinadasestándarencontrarvariasformadasexamina la hipótesis nula homogeneidad de la varianza la homocedasticidad compara varias homogeneidades
- prueba de bartlett
- prueba de levene
- Prueba de Fligner-Killeen
Es muy fácil realizar estas pruebas en programación R. En este artículo vamos a realizar la prueba de Levene en R.
Hipótesis estadísticas para la prueba de Levene
Una hipótesis es una declaración estadística para comprender la prueba de hipótesis. Para la prueba de Levene las hipótesis estadísticas son:
- Hipótesis nula: todas las varianzas de las poblaciones son iguales
- Hipótesis alternativa: Al menos dos de ellas difieren
Implementación en R
que
leveneTest(fórmula, conjunto de datos)
Parámetros:
fórmula: una fórmula de la forma valores ~ grupos
conjunto de datos: una array o marco de datos
Ejemplo de la prueba de Lavene
Prueba de Levene con una variable independiente:
Considere el conjunto de datos PlantGrowth incorporado de R que brinda el peso seco de tres grupos de diez lotes de plantas, donde cada grupo de diez lotes recibió un tratamiento diferente. La variable de peso da el peso del lote y la variable de grupo da el tratamiento recibido ya sea ctrl, trt1 o trt2 . Para ver el conjunto de datos, escriba el siguiente comando:
R
print(PlantGrowth)
Producción:
weight group 1 4.17 ctrl 2 5.58 ctrl 3 5.18 ctrl 4 6.11 ctrl 5 4.50 ctrl 6 4.61 ctrl 7 5.17 ctrl 8 4.53 ctrl 9 5.33 ctrl 10 5.14 ctrl 11 4.81 trt1 12 4.17 trt1 13 4.41 trt1 14 3.59 trt1 15 5.87 trt1 16 3.83 trt1 17 6.03 trt1 18 4.89 trt1 19 4.32 trt1 20 4.69 trt1 21 6.31 trt2 22 5.12 trt2 23 5.54 trt2 24 5.50 trt2 25 5.37 trt2 26 5.29 trt2 27 4.92 trt2 28 6.15 trt2 29 5.80 trt2 30 5.26 trt2
Como se mencionó anteriormente, la prueba de Levene es una alternativa a la prueba de Bartlett cuando los datos no se distribuyen normalmente. Aquí vamos a considerar sólo una variable independiente. Para realizar la prueba, use el siguiente comando:
R
# R program to illustrate # Levene’s test # Import required package library(car) # Using leveneTest() result = leveneTest(weight ~ group, PlantGrowth) # print the result print(result)
Producción:
Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
Df F value Pr(>F)
group 2 1.1192 0.3412
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Prueba de Levene con múltiples variables independientes:
quiere variables independientes entonces t
R
# R program to illustrate # Levene’s test # Import required package library(car) # Using leveneTest() result = leveneTest(len ~ interaction(supp, dose), data = ToothGrowth) # print the result print(result)
Producción:
Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
Df F value Pr(>F)
group 5 1.7086 0.1484
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Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por AmiyaRanjanRout y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA