كيفية تنفيذ التدابير المتكررة anova في بيثون

يتم استخدام المقاييس المتكررة ANOVA لتحديد ما إذا كان هناك فرق ذو دلالة إحصائية بين متوسطات ثلاث مجموعات أو أكثر تظهر فيها نفس المواضيع في كل مجموعة أم لا.

يشرح هذا البرنامج التعليمي كيفية إجراء قياسات متكررة أحادية الاتجاه ANOVA في بايثون.

مثال: التدابير المتكررة ANOVA في بايثون

يريد الباحثون معرفة ما إذا كانت أربعة أدوية مختلفة تسبب أوقات رد فعل مختلفة. ولاختبار ذلك، قاموا بقياس أوقات رد فعل خمسة مرضى لأربعة أدوية مختلفة.

نظرًا لأنه يتم قياس كل مريض على كل من الأدوية الأربعة، فسوف نستخدم تحليل التباين (ANOVA) للقياسات المتكررة لتحديد ما إذا كان متوسط وقت التفاعل يختلف بين الأدوية.

استخدم الخطوات التالية لتنفيذ التدابير المتكررة ANOVA في Python.

الخطوة 1: أدخل البيانات.

أولاً، سنقوم بإنشاء DataFrame الباندا للاحتفاظ ببياناتنا:

 import numpy as np
import pandas as pd

#createdata
df = pd.DataFrame({'patient': np.repeat([1, 2, 3, 4, 5], 4),
                   'drug': np.tile([1, 2, 3, 4], 5),
                   'response': [30, 28, 16, 34,
                                14, 18, 10, 22,
                                24, 20, 18, 30,
                                38, 34, 20, 44, 
                                26, 28, 14, 30]})

#view first ten rows of data 
df.head[:10]


	patient drug response
0 1 1 30
1 1 2 28
2 1 3 16
3 1 4 34
4 2 1 14
5 2 2 18
6 2 3 10
7 2 4 22
8 3 1 24
9 3 2 20

الخطوة 2: تنفيذ التدابير المتكررة ANOVA.

بعد ذلك، سنقوم بإجراء قياسات ANOVA المتكررة باستخدام وظيفة AnovaRM() من مكتبة statsmodels :

 from statsmodels.stats.anova import AnovaRM

#perform the repeated measures ANOVA
print(AnovaRM(data= df , depvar=' response ', subject=' patient ', within=[' drug ']).fit())

              Anova
====================================
     F Value Num DF Den DF Pr > F
----------------------------------
drug 24.7589 3.0000 12.0000 0.0000
====================================

الخطوة 3: تفسير النتائج.

تستخدم المقاييس المتكررة ANOVA الفرضيات الفارغة والبديلة التالية:

الفرضية الصفرية (H ₀ ): μ ₁ = μ ₂ = μ ₃ (المتوسطات السكانية كلها متساوية)

الفرضية البديلة: (Ha): يوجد وسط مجتمعي واحد على الأقل يختلف عن الباقي

في هذا المثال، إحصائيات اختبار F هي 24.7589 والقيمة p المقابلة هي 0.0000 .

وبما أن هذه القيمة p أقل من 0.05، فإننا نرفض فرضية العدم ونستنتج أن هناك فرقًا ذو دلالة إحصائية في متوسط أوقات الاستجابة بين الأدوية الأربعة.

الخطوة 4: الإبلاغ عن النتائج.

وأخيرا، سوف نقوم بالإبلاغ عن نتائج تدابيرنا المتكررة ANOVA. فيما يلي مثال لكيفية القيام بذلك:

تم إجراء تدابير متكررة أحادية الاتجاه ANOVA على 5 أفراد لفحص تأثير أربعة أدوية مختلفة على وقت الاستجابة.

وأظهرت النتائج أن نوع الدواء المستخدم أدى إلى فروق ذات دلالة إحصائية في زمن الاستجابة (F(3، 12) = 24.75887، P <0.001).

مصادر إضافية

توفر البرامج التعليمية التالية معلومات إضافية حول التدابير المتكررة ANOVAs:

ANOVA في اتجاه واحد والتدابير المتكررة ANOVA: الفرق
كيفية إجراء ANOVA للتدابير المتكررة يدويًا
الافتراضات الثلاثة للتدابير المتكررة ANOVA