So führen Sie den Levene-Test in SPSS durch

Der Levene-Test wird verwendet, um festzustellen, ob zwei oder mehr Gruppen gleiche Varianzen aufweisen. Es ist weit verbreitet, da viele statistische Tests die Annahme verwenden, dass Gruppen gleiche Varianzen aufweisen.

In diesem Tutorial wird erklärt, wie der Levene-Test in SPSS durchgeführt wird.

Beispiele: Levene-Test in SPSS

Die Forscher wollen wissen, ob drei verschiedene Düngemittel zu unterschiedlichem Pflanzenwachstum führen. Sie wählen zufällig 30 verschiedene Pflanzen aus und teilen sie in drei 10er-Gruppen auf, wobei sie jeder Gruppe einen anderen Dünger zuführen. Am Ende eines Monats messen sie die Höhe jeder Pflanze.

Der folgende Screenshot zeigt die Wachstumsmenge (in Zoll) für jede einzelne Pflanze zusammen mit dem Dünger (1, 2 oder 3), der auf die Pflanze aufgetragen wurde:

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um den Levene-Test in SPSS durchzuführen und festzustellen, ob die drei Gruppen gleiche Varianzen aufweisen.

Schritt 1: Wählen Sie die Option Erkunden.

Klicken Sie auf die Registerkarte Analysieren, dann auf Beschreibende Statistik und dann auf Durchsuchen :

Schritt 2: Geben Sie die erforderlichen Werte ein, um den Test durchzuführen.

Ziehen Sie das Wachstum in das Feld unter Abhängige Liste und ziehen Sie die Düngung in das Feld unter Faktorliste. Klicken Sie dann auf Diagramme und stellen Sie sicher, dass Leistungsschätzung ausgewählt ist. Klicken Sie dann auf Weiter. Klicken Sie dann auf OK.

Schritt 3: Interpretieren Sie die Ergebnisse.

Sobald Sie auf OK klicken, werden die Ergebnisse des Levene-Tests angezeigt:

Diese Tabelle zeigt die Teststatistik für vier verschiedene Versionen von Levene’s Test. Die Zahlen, an denen wir interessiert sind, befinden sich in der ersten Zeile, in der die Ergebnisse des Levene-Tests basierend auf dem Mittelwert angezeigt werden.

Die Teststatistik ist .536 und der entsprechende p-Wert ist .591 *. Da dieser p-Wert nicht kleiner als 0,05 ist, können wir die Nullhypothese nicht ablehnen. Dies bedeutet, dass wir nicht genügend Beweise dafür haben, dass die Varianz des Pflanzenwachstums zwischen den drei Düngemitteln signifikant unterschiedlich ist.

Mit anderen Worten, die drei Gruppen haben gleiche Varianzen. Wenn wir einen statistischen Test (wie eine einfaktorielle ANOVA ) durchführen würden, bei dem davon ausgegangen wird, dass jede Gruppe die gleiche Varianz aufweist, wäre diese Annahme erfüllt.

* Dieser p-Wert entspricht einer F-Statistik von .536 mit dem Zähler df = 2 und dem Nenner df = 27.