La prueba de Levene se utiliza para determinar si dos o más grupos tienen varianzas iguales. Se usa comúnmente porque muchas pruebas estadísticas suponen que los grupos tienen varianzas iguales y la prueba de Levene le permite determinar si esta suposición se cumple.
Este tutorial explica cómo realizar la prueba de Levene en Python.
Ejemplo: prueba de Levene en Python
Los investigadores quieren saber si tres fertilizantes diferentes conducen a diferentes niveles de crecimiento de las plantas. Seleccionan al azar 30 plantas diferentes y las dividen en tres grupos de 10, aplicando un fertilizante diferente a cada grupo. Al cabo de un mes miden la altura de cada planta.
Utilice los siguientes pasos para realizar la prueba de Levene en Python para determinar si los tres grupos tienen varianzas iguales o no.
Paso 1: Ingrese los datos.
Primero, crearemos tres matrices para contener los valores de los datos:
grupo1 = [7, 14, 14, 13, 12, 9, 6, 14, 12, 8] grupo2 = [15, 17, 13, 15, 15, 13, 9, 12, 10, 8] grupo3 = [6, 8, 8, 9, 5, 14, 13, 8, 10, 9]
Paso 2: Realice la prueba de Levene.
A continuación, realizaremos la prueba de Levene usando la función levene () de la biblioteca SciPy, que usa la siguiente sintaxis:
levene (muestra1, muestra2,…, centro = ‘mediana’)
dónde:
- sample1, sample2, etc: Nombres de las muestras.
- centro: Método a utilizar para la prueba de Levene. El valor predeterminado es ‘mediana’, pero otras opciones incluyen ‘media’ y ‘recortada’.
Como se menciona en la documentación , en realidad hay tres variaciones diferentes de la prueba de Levene que puede usar. Los usos recomendados son los siguientes:
- ‘mediana’: recomendado para distribuciones sesgadas.
- ‘mean’: recomendado para distribuciones simétricas de cola moderada.
- ‘recortado’: recomendado para distribuciones de cola pesada.
El siguiente código ilustra cómo realizar la prueba de Levene utilizando tanto la media como la mediana como centro:
importar scipy.stats como estadísticas # Prueba de Levene centrada en la mediana stats.levene (grupo1, grupo2, grupo3, centro = 'mediana') (estadístico = 0,1798, valor p = 0,8364) # Prueba de Levene centrada en la media stats.levene (group1, group2, group3, center = 'mean') (estadístico = 0.5357, pvalue = 0.5914)
En ambos métodos, el valor p no es inferior a 0,05. Esto significa que en ambos casos no podríamos rechazar la hipótesis nula. Esto significa que no tenemos evidencia suficiente para decir que la variación en el crecimiento de las plantas entre los tres fertilizantes es significativamente diferente.
En otras palabras, los tres grupos tienen variaciones iguales. Si tuviéramos que realizar alguna prueba estadística (como un ANOVA de una vía ) que asume que cada grupo tiene la misma varianza, entonces esta suposición se cumpliría.
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