检验几组数据的方差是否相等

本文主要是介绍检验几组数据的方差是否相等，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

 有时我们会遇到判定两组数据的均值或方差是否相等，我们可以利用t-检验判断均值是否相等（如何进行t-检验），而对于方差，我们同样有检验方法，要比用t-检验判断均值是否相等简单的多。

 我们用的就是scipy.stats.levene()，只需往里输入我们要检验的数据即可，不过必须是一维的。最后结果输出检验统计量和$p$值，如果$p$值小于我们给定的$\alpha$阈值，那我们就能判定这几组数据的方差并不相等。

import numpy as np
from scipy import stats#先产生50个服从标准正态分布的样本和50个均值为0方差为4的数据
np.random.seed(2020)
data_ran = np.random.normal(0, 1, 50)
data_ran2 = np.random.normal(0, 2, 50)
#检验两组数据的方差是否相等(这两组数据的方差并不相等，因此结果应该是拒绝原假设)
r1 = stats.levene(data_ran, data_ran2)
print(r1)

输出：LeveneResult(statistic=14.941411312615362, pvalue=0.00019943084704952306)

 从输出的结果可以看出，$p$值很小，哪怕我们将$\alpha$设为$0.001$，也仍然可以拒绝这两组数据的方差并不相等（事实上也是如此，因为它们一个来自方差为1的正态分布，一个来自方差为4的正态分布）。

这篇关于检验几组数据的方差是否相等的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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