So führen sie eine einfaktorielle anova in python durch
Mithilfe einer einfaktoriellen ANOVA („Varianzanalyse“) wird ermittelt, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr unabhängigen Gruppen besteht.
In diesem Tutorial wird erläutert, wie Sie eine einfaktorielle ANOVA in Python durchführen.
Beispiel: Einfaktorielle ANOVA in Python
Ein Forscher rekrutiert 30 Studierende für die Teilnahme an einer Studie. Den Studierenden wird nach dem Zufallsprinzip zugewiesen , dass sie in den nächsten drei Wochen eine von drei Lerntechniken anwenden, um sich auf eine Prüfung vorzubereiten. Am Ende der drei Wochen absolvieren alle Schüler den gleichen Test.
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um eine einfache ANOVA durchzuführen und zu bestimmen, ob die Durchschnittswerte in den drei Gruppen gleich sind.
Schritt 1: Geben Sie die Daten ein.
Zunächst tragen wir die Prüfungsergebnisse für jede Gruppe in drei separate Tabellen ein:
#enter exam scores for each group
group1 = [85, 86, 88, 75, 78, 94, 98, 79, 71, 80]
group2 = [91, 92, 93, 85, 87, 84, 82, 88, 95, 96]
group3 = [79, 78, 88, 94, 92, 85, 83, 85, 82, 81]
Schritt 2: Führen Sie eine einfaktorielle ANOVA durch.
Als nächstes verwenden wir die Funktion f_oneway() aus der SciPy-Bibliothek, um die einfaktorielle ANOVA durchzuführen:
from scipy.stats import f_oneway #perform one-way ANOVA f_oneway(group1, group2, group3) (statistic=2.3575, pvalue=0.1138)
Schritt 3: Interpretieren Sie die Ergebnisse.
Eine einfaktorielle ANOVA verwendet die folgenden Null- und Alternativhypothesen :
- H 0 (Nullhypothese): μ 1 = μ 2 = μ 3 = … = μ k (alle Populationsmittelwerte sind gleich)
- H 1 (Nullhypothese): Mindestens ein Populationsmittelwert ist unterschiedlich ausruhen
Die F-Test-Statistik beträgt 2,3575 und der entsprechende p-Wert beträgt 0,1138 . Da der p-Wert nicht kleiner als 0,05 ist, können wir die Nullhypothese nicht ablehnen.
Das bedeutet, dass uns nicht genügend Belege dafür vorliegen, dass es einen Unterschied in den Prüfungsergebnissen zwischen den drei Lerntechniken gibt.
Zusätzliche Ressourcen
Die folgenden Tutorials bieten zusätzliche Informationen zu einfaktoriellen ANOVAs:
Einführung in die einfaktorielle ANOVA
Rechner für einfaktorielle ANOVA
Der vollständige Leitfaden: So melden Sie ANOVA-Ergebnisse