Viele statistische Prozeduren, bei denen mehrere Fallgruppen untersucht und miteinander verglichen werden, setzen voraus, dass die betrachteten Variablen innerhalb der einzelnen Gruppen in der Grundgesamtheit gleich große Varianzen aufweisen. In SPSS und anderen Statistikprogrammen lässt sich mit einem Levene-Test untersuchen, ob diese Voraussetzungen erfüllt sind. Ist dies nicht der Fall, lässt sich anhand grafischer Darstellungen feststellen, ob vorliegende Abweichungen zwischen den Varianzen vielleicht auf unterschiedliche Niveaus der Werte beziehungsweise des Medians zurückzuführen sind. Sollten sich unterschiedliche Varianzen so erklären lassen, kann man mit Hilfe von Transformationen noch versuchen, gleiche Varianzen für die Gruppen herbeizuführen.
Beim Levene-Test handelt es sich um einen Signifikanztest, der für verschiedene Gruppen von Werten die Nullhypothese prüft, dass die (Gruppen-)Varianzen der untersuchten Variablen in der Grundgesamtheit in allen Gruppen identisch sind. Der Test berechnet den F-Wert als statistisches Prüfmaß, dessen Verteilung bekannt ist. Damit wird überprüft, mit welcher Wahrscheinlichkeit die beobachteten Unterschiede auftreten können, wenn in der Grundgesamtheit tatsächlich keine Unterschiede bestehen. Eine geringe Wahrscheinlichkeit deutet demnach auf einen Unterschied zwischen den Varianzen hin. Diese Wahrscheinlichkeit ist gleichzeitig die Irrtumswahrscheinlichkeit, mit der sich die Nullhypothese (gleiche Varianzen in der Grundgesamtheit) noch verwerfen lässt.
Auch aus Streudiagrammen und Boxplots lassen sich Informationen über die Varianzgleichheit herauslesen, hierbei ist darauf zu achten, wie sehr die Werte optisch um den Median herum streuen. Ein statistisches Testverfahren wie der Levene-Test ist aber in jedem Fall vorzuziehen, da in jeder echten Zufallsstichprobe natürlich auch zufällige Streuungsmuster auftauchen können, weshalb die Durchführung eines den Rückschluss auf die Grundgesamtheit ermöglichenden Testverfahrens nur empfohlen werden kann.
Liegt keine Varianzgleichheit vor, sollte von der Durchführung etlicher Analyseverfahren, wie beispielsweise der multiplen Regressionsanalyse, Abstand genommen werden, da sonst mit teils stark verzerrten und fehlerhaften Ergebnissen zu rechnen ist.
Beim Levene-Test handelt es sich um einen Signifikanztest, der für verschiedene Gruppen von Werten die Nullhypothese prüft, dass die (Gruppen-)Varianzen der untersuchten Variablen in der Grundgesamtheit in allen Gruppen identisch sind. Der Test berechnet den F-Wert als statistisches Prüfmaß, dessen Verteilung bekannt ist. Damit wird überprüft, mit welcher Wahrscheinlichkeit die beobachteten Unterschiede auftreten können, wenn in der Grundgesamtheit tatsächlich keine Unterschiede bestehen. Eine geringe Wahrscheinlichkeit deutet demnach auf einen Unterschied zwischen den Varianzen hin. Diese Wahrscheinlichkeit ist gleichzeitig die Irrtumswahrscheinlichkeit, mit der sich die Nullhypothese (gleiche Varianzen in der Grundgesamtheit) noch verwerfen lässt.
Auch aus Streudiagrammen und Boxplots lassen sich Informationen über die Varianzgleichheit herauslesen, hierbei ist darauf zu achten, wie sehr die Werte optisch um den Median herum streuen. Ein statistisches Testverfahren wie der Levene-Test ist aber in jedem Fall vorzuziehen, da in jeder echten Zufallsstichprobe natürlich auch zufällige Streuungsmuster auftauchen können, weshalb die Durchführung eines den Rückschluss auf die Grundgesamtheit ermöglichenden Testverfahrens nur empfohlen werden kann.
Liegt keine Varianzgleichheit vor, sollte von der Durchführung etlicher Analyseverfahren, wie beispielsweise der multiplen Regressionsanalyse, Abstand genommen werden, da sonst mit teils stark verzerrten und fehlerhaften Ergebnissen zu rechnen ist.
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