Levene's Test 是一个用于检验两个或多个样本中的方差是否相等的统计方法，适用于ANOVA（方差分析）前的同方差性检验。该检验不要求数据来自正态分布，所以相对于F-test更为稳健。
Levene's Test的基本思想是测试不同组内的数据与其组内均值的偏差是否具有相同的方差。如果不同组的中心位置（例如，均值或中位数）的偏差有相同的方差，那么假设方差齐性是成立的。
计算方法概述：
1、对于每一个样本，计算其观察值与该样本中心位置（通常是均值或中位数）的绝对偏差。
2、使用这些绝对偏差作为响应变量进行单因素ANOVA。
Levene's Test的假设检验有两种：
原假设 ( H_0 )： 所有的组方差都是相等的（同方差性成立）。
备择假设 ( H_a )： 至少有一个组的方差与其他组不同（同方差性不成立）。
下面通过一个简单的例子说明Levene's Test的计算过程：
设有两组数据：
组A：( 10, 11, 13, 14, 15 )
组B：( 10, 12, 14, 16, 18 )
步骤如下：
计算两组数据的中心位置（以均值为例）。
组A的均值为 ( (10 + 11 + 13 + 14 + 15) / 5 = 12.6 )
组B的均值为 ( (10 + 12 + 14 + 16 + 18) / 5 = 14 )
1、计算每个观察值与其组均值的绝对偏差。
组A：( |10-12.6|, |11-12.6|, |13-12.6|, |14-12.6|, |15-12.6| )
组B：( |10-14|, |12-14|, |14-14|, |16-14|, |18-14| )
2、以这些绝对偏差作为新的数据集，进行ANOVA分析。
如果ANOVA得出的P值小于选定的显著性水平（通常是0.05），则我们拒绝 ( H_0 )，认为至少有一个组的方差不同，即方差不齐性是存在的；如果P值大于或等于0.05，则没有足够的证据拒绝 ( H_0 )，可以认为不同组间的方差是相等的。
在SAS、SPSS或其他统计软件中，Levene's Test通常可以作为一项选项在进行方差分析前进行，输出中会提供Levene's Test的F统计量和对应的P值。
