Es gibt eine lange Gleichung, die verwendet wird, um zu bestimmen, welche Varianz zu verwenden ist, aber SPSS erledigt dies für Sie, indem es den Levene-Test für Gleichheit der Varianzen ausführt. Wenn die Varianzen relativ gleich sind, d. h. eine Stichprobenvarianz nicht größer als das Doppelte der anderen ist, dann können Sie von gleichen Varianzen ausgehen.
Werden gleiche Varianzen angenommen?
Die Annahme gleicher Varianzen (d.h. Annahme der Homoskedastizität) setzt voraus, dass unterschiedliche Stichproben die gleiche Varianz aufweisen, auch wenn sie aus unterschiedlichen Grundgesamtheiten stammen. Die Annahme findet sich in vielen statistischen Tests, einschließlich Varianzanalyse (ANOVA) und Student's T-Test.
Wie prüft man in SPSS auf gleiche Varianzannahme?
Die Schritte zur Beurteilung der Annahme der Varianzhomogenität für ANOVA in SPSS
- Klicken Sie auf Analysieren.
- Ziehen Sie den Mauszeiger über das Dropdown-Menü "Mittelwerte vergleichen".
- Klicken Sie auf Einfache ANOVA.
- Klicken Sie auf die kontinuierliche Ergebnisvariable, um sie hervorzuheben.
- Klicken Sie auf den Pfeil, um die Ergebnisvariable in das Feld Abhängige Liste: zu verschieben.
Welche Art von Test können Sie verwenden, um festzustellen, ob die Annahme gleicher Populationsvarianzen erfüllt ist oder nicht?
Levene-Test (Levene 1960) wird verwendet, um zu testen, ob k Stichproben gleiche Varianzen haben. Gleiche Varianzen über Stichproben hinweg werden als Varianzhomogenität bezeichnet. Einige statistische Tests, zum Beispiel die Varianzanalyse, gehen davon aus, dass die Varianzen über Gruppen oder Stichproben hinweg gleich sind. Der Levene-Test kann verwendet werden, um diese Annahme zu überprüfen.
Woher wissen Sie, ob die Varianzhomogenität erfüllt ist?
Beim Testen auf Homogenität der Varianz ist die Nullhypothese. Das Verhältnis der beiden Varianzen könnte auch berücksichtigt werden. Wenn die beiden Varianzen gleich sind, dann ist das Verhältnis der Varianzen gleich 1,00. Daher lautet die Nullhypothese.
Zwei-Stichproben-t-Test: Varianzannahme von gleicher vs. ungleicher Varianz| Statistik-Tutorial 24| MarinStatsLectures
Two Sample t-Test:Equal vs Unequal Variance Assumption| Statistics Tutorial 24| MarinStatsLectures
