Waarom is de interpretatie van de uitkomst van Levene's test anders dan de interpretatie van de uitkomst van de p-waarde van een t-toets?

Question

ik begrijp niet waarom het zo is dat bij Levene's test als p kleiner is dan 0,05, dat dan de nul-hypothese wordt verworpen en dat de varianties dan dus niet aan elkaar gelijk zijn,

terwijl significantie bij de p-waarde van een t-toets dan wel optreedt als p kleiner of gelijjk is aan 5%.

Het lijkt in mijn ogen dus net andersom te zijn: Bij Levene's test is de gevonden waarde significant als de p-waarde groter is dan 0,05, bij de vergelijjking tussen gemiddelden is er significantie tussen de verschillen als de p-waarde kleiner of gelijjk is dan 0,05.

Vergelijk ik hier appels met peren? Waarom?

Answer 1

De interpretaties zijn eigenlijk niet anders. Ze zijn steeds hetzelfde.

De nulhypothese is altijd: er is niets aan de hand / geen verschil.

Ik heb altijd een mantra dat ik uitspreek bij toetsen:
Niet significant? Dus geen verschil! Wat verschilt niet? ....

Of bij significant: Significant? Dus verschil! Wat verschilt? ....

In het geval de Levene toets betekent het bijvoorbeeld:
p < .05, dus significant, dus verschil. Wat verschilt? De varianties tussen groepen verschillen.

Bij een t-toets:
p < .05, dus significant, dus verschil. Wat verschilt? De gemiddelden tussen twee groepen.

De denkfout die vaak gemaakt wordt komt door een impliciete aangeleerde regel dat significant iets 'goeds' zou zijn. Aangezien verschillende varianties niet goed zijn botsen deze twee 'regels'. Significant is echter neutraal. Niet significant is gewoon altijd dat iets niet verschilt (statistisch) en significant betekent altijd dat iets wel (statistisch) verschilt.