如何在 python 中执行 bartlett 测试（逐步）

Bartlett 检验是一种统计检验，用于确定多个组之间的方差是否相等。

许多统计检验（例如单向方差分析）假设样本之间的方差相等。 Bartlett 检验可用于验证这一假设。

该检验使用以下原假设和备择假设：

H ₀ ：各组之间的方差相等。

H _A ：至少一组的方差不等于其他组。

检验统计量遵循自由度为k-1 的卡方分布，其中k是组数。

如果检验统计量的相应p 值低于一定的显着性水平（例如 α = 0.05），那么我们可以拒绝原假设并得出结论：并非所有组都具有相同的方差。

以下分步示例说明了如何在 Python 中执行 Bartlett 测试。

第 1 步：创建数据

为了确定三种不同的学习技巧是否会导致不同的考试结果，教授随机分配 10 名学生使用每种技巧（技巧 A、B 或 C）一周，然后为每个学生提供同等难度的测试。

30名同学的考试成绩如下：

 #create data
A = [85, 86, 88, 75, 78, 94, 98, 79, 71, 80]
B = [91, 92, 93, 85, 87, 84, 82, 88, 95, 96]
C = [79, 78, 88, 94, 92, 85, 83, 85, 82, 81]

第 2 步：执行 Bartlett 测试

要执行 Bartlett 测试，我们可以使用scipy.stats.bartlett()函数。

以下是在我们的示例中使用此函数的方法：

 import scipy. stats as stats

#perform Bartlett's test
stats. bartlett (A, B, C)

BartlettResult(statistic=3.30243757, pvalue=0.191815983)

测试返回以下结果：

• 检验统计量B ： 3.3024
• P 值： 0.1918

由于 p 值不小于 0.05，教授将无法拒绝原假设。换句话说，她没有足够的证据表明这三个群体有不同的差距。

因此，她可以继续进行单向方差分析。

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