资源描述：
《Levene方差齐性检验.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、408中国卫生统计2005年12月第22卷第6期方法介绍Levene方差齐性检验泰山医学院(271000)程琮范华Levene方差齐性检验也称为Levene检验(Lev三种转换方式就确定了Levene检验具有较好的稳健!1∀enesTest)。由H.Levene在1960年提出。M.B.性和把握度。对原始数据的转换方式不同,计算的Brown和A.B.Forsythe在1974年对Levene检验进行Levene统计量的大小也有所不同。SAS和SPSS统计!2∀了扩展,使对原始数据的数据转换不但可以使用数软件中的Levene检验使用了第
2、一种即公式(2)的数据据与算术平均数的绝对差,也可以使用数据与中位数转换方式。三种数据转换方式可适用于不同的数据类和调整均数(trimmedmean)的绝对差。这就使得Lev型。第一种转换方式(公式(2)),主要用于对称分布或ene检验的用途更加广泛。Levene检验主要用于检验正态分布的资料;第二种转换方式(公式(3))可用于偏两个或两个以上样本间的方差是否齐性。要求样本为态分布的资料;第三种转换方式(公式(4))可用于有极随机样本且相互独立。国内常见的Bartlett多样本方端值或离群值的资料。差齐性检验主要用于正态分布的资料,对于非正态分(3)判断原
3、则Levene检验统计量W服从自由布的数据,检验效果不理想。Levene检验既可以用于度为1=k-1,2=N-k的F分布。当W&F(,k正态分布的资料,也可以用于非正态分布的资料或分-1,N-k)时,则P∋,在水准上拒绝H0,接受布不明的资料,其检验效果比较理想。H1,可认为各样本方差不全相等。当W,不拒绝H0,可以认为各样本方原理与方法差齐性。检验原理及方法如下:应用实例(1)检验假设H0:1=2=#=k,即各处理组方差相等;H1:i∃j,各处理组方差不全相等。取=研究人员对A、B、C三组动物给予不
4、同的处理,经005或=001。一定时间,测其血液中某指标大小。测量数据见表1。(2)计算检验统计量W值试分析三组数据的方差是否齐性?k2表1原始数据及转换数据(N-k)Ni(Z!i-Z!)i=1W=N(1)原始数据转换数据ki编号2(k-1)(Z!ij-Z!i)ABCA1B1C1i=1j=1(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)式中:W为Levene检验统计量,k为样本组数,Ni为16224061321第i个样本的含量,N为各样本含量之和,Zij为将原21028482713始数据经数据转换后的新的变量值。Z!i为第i个样3103054
5、2574123658013本的均数,Z!为全部数据的总的均数。515467831117Zij可以为下列三种定义之一:619488871327Zij=
6、Yij-Y∀i
7、(2)ni666!xi123561式中:Yij为原始数据,∀Yi是原始数据中第i个样本的算术均数。检验步骤:Zij=
8、Yij-Y#i
9、(3)(1)检验假设H0:1=2=#=k,即各处理组方式中:#Yi是原始数据中第i个样本的中位数。差相等;Zij=
10、Yij-Y∀%i
11、(4)H1:i∃j,各处理组方差不全相等。式中:∀Y%i是原始数据中第i个样本的10%调整均数。取
12、=00510%调整均数是指去除小于P5和大于P95的数据后,(2)计算检验统计量W计算在P5和P95之间数据的算术均数。首先进行数据转换:以上对原始数据的转换均取了差值的绝对值。这(下转第420页)420ChineseJournalofHealthStatistics,Dec2005,Vol.22,No.6了-632(,呈现人口负增长的态势,这与所报道的1993年上儿死亡率也明显的下降,由4453(下降到了412(,表明卢湾[3]海首次出现人口负增长相吻合。区的妇幼保健工作卓有成效,但老年人死亡男、女占总死亡的2平均期望寿命和人口老龄化比重则一
13、路飙升。在婴儿死亡率大幅下降的情况下,人口粗死第五次普查卢湾区人口平均期望寿命已达7979岁,在上亡率非但不降反而缓慢上升正是说明了人口老龄化、高龄化对[5]海处于第四位,前三位依次是静安区、长宁区、徐汇区,这三个粗死亡率的影响已经凸现出来。随着这一问题的加剧,降低区人口的期望寿命分别为8103岁、8091岁、7981岁(资料来人口死亡率、提高生命质量将面临严峻挑战。自上海市疾病控制中心信息处)。与发达国家2004年资料相参考文献[4]比,仅次于日本的8093岁,反映卢湾区居民的健康水平已明显得到提高。但值得重视的是,由于该区人口老龄化和高龄
14、1戴志澄主编.疾病监测)))方法与应用.北京:华夏
