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 有時我們會遇到判定兩組資料的均值或方差是否相等，我們可以利用t-檢驗判斷均值是否相等（如何進行t-檢驗），而對於方差，我們同樣有檢驗方法，要比用t-檢驗判斷均值是否相等簡單的多。

 我們用的就是scipy.stats.levene()，只需往裡輸入我們要檢驗的資料即可，不過必須是一維的。最後結果輸出檢驗統計量和 p p p值，如果 p p p值小於我們給定的 α \alpha α閾值，那我們就能判定這幾組資料的方差並不相等。

import numpy as np
from scipy import stats

#先產生50個服從標準正態分佈的樣本和50個均值為0方差為4的資料
 

np.random.seed(2020)
data_ran = np.random.normal(0, 1, 50)
data_ran2 = np.random.normal(0, 2, 50)
#檢驗兩組資料的方差是否相等(這兩組資料的方差並不相等，因此結果應該是拒絕原假設)
r1 = stats.levene(data_ran, data_ran2)
print(r1)

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

 從輸出的結果可以看出， p p p值很小，哪怕我們將 α \alpha α設為 0.001 0.001