{"id":1595,"date":"2023-07-25T17:34:04","date_gmt":"2023-07-25T17:34:04","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/nemenyi-python-test\/"},"modified":"2023-07-25T17:34:04","modified_gmt":"2023-07-25T17:34:04","slug":"nemenyi-python-test","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/nemenyi-python-test\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie einen nemenyi-post-hoc-test in python durch"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Der <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/friedman-test\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Friedman-Test<\/a> ist eine nichtparametrische Alternative <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/wiederholte-messungen-anova-python\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">zur ANOVA mit wiederholten Messungen<\/a> . Es wird verwendet, um zu bestimmen, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr Gruppen besteht, in denen in jeder Gruppe dieselben Probanden vorkommen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn der p-Wert des Friedman-Tests statistisch signifikant ist, k\u00f6nnen wir den <strong>Nemenyi-Post-hoc-Test<\/strong> durchf\u00fchren, um genau zu bestimmen, welche Gruppen unterschiedlich sind.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das folgende Schritt-f\u00fcr-Schritt-Beispiel zeigt, wie Sie den Nemenyi-Test in Python durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Schritt 1: Erstellen Sie die Daten<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, ein Forscher m\u00f6chte wissen, ob die Reaktionszeiten von Patienten bei drei verschiedenen Medikamenten gleich sind. Um dies zu testen, ma\u00df er die Reaktionszeit (in Sekunden) von 10 verschiedenen Patienten auf jedes der drei Medikamente.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen die folgenden drei Tabellen erstellen, die die Reaktionszeiten f\u00fcr jeden Patienten auf jedes der drei Medikamente enthalten:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>group1 = [4, 6, 3, 4, 3, 2, 2, 7, 6, 5]\ngroup2 = [5, 6, 8, 7, 7, 8, 4, 6, 4, 5]\ngroup3 = [2, 2, 5, 3, 2, 2, 1, 4, 3, 2]<\/strong><\/pre>\n<h3> <strong>Schritt 2: F\u00fchren Sie den Friedman-Test durch<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als n\u00e4chstes f\u00fchren wir den Friedman-Test mit der <a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.stats.friedmanchisquare.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Funktion friedmanchisquare()<\/a> aus der Bibliothek scipy.stats durch:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">from<\/span> scipy <span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> stats\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform Friedman Test\n<\/span>stats. <span style=\"color: #3366ff;\">friedmanchisquare<\/span> (group1, group2, group3)\n\nFriedmanchisquareResult(statistic=13.3513513, pvalue=0.00126122012)<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der Friedman-Test verwendet die folgenden Null- und Alternativhypothesen:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Die Nullhypothese (H <sub>0<\/sub> ):<\/strong> Der Mittelwert jeder Population ist gleich.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Die Alternativhypothese: (Ha):<\/strong> Mindestens ein Populationsmittelwert unterscheidet sich von den anderen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Beispiel betr\u00e4gt die Teststatistik <strong>13,35135<\/strong> und der entsprechende p-Wert betr\u00e4gt <strong>0,00126<\/strong> . Da dieser p-Wert kleiner als 0,05 ist, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese zur\u00fcckweisen, dass die durchschnittliche Reaktionszeit f\u00fcr alle drei Medikamente gleich ist.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mit anderen Worten: Wir haben gen\u00fcgend Beweise, um zu dem Schluss zu kommen, dass die Art der verwendeten Medikamente statistisch signifikante Unterschiede in der Reaktionszeit verursacht.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3: F\u00fchren Sie den Nemenyi-Test durch<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dann k\u00f6nnen wir den Nemenyi-Post-hoc-Test durchf\u00fchren, um genau zu bestimmen, welche Gruppen unterschiedliche Mittelwerte haben.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dazu m\u00fcssen wir die scikit-posthocs-Bibliothek installieren:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\"><span style=\"color: #000000;\">pip<\/span> install <span style=\"color: #000000;\">scikit-posthocs\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als n\u00e4chstes verwenden wir die Funktion <strong>posthoc_nemenyi_friedman()<\/strong> , um den Nemenyi-Post-Hoc-Test durchzuf\u00fchren:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> scikit_posthocs <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> sp\n<span style=\"color: #008000;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> np\n\n<span style=\"color: #008080;\">#combine three groups into one array\n<\/span>data = np. <span style=\"color: #3366ff;\">array<\/span> ([group1, group2, group3])\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform Nemenyi post-hoc test\n<\/span>sp. <span style=\"color: #3366ff;\">posthoc_nemenyi_friedman<\/span> ( <span style=\"color: #3366ff;\">data.T<\/span> )\n\n\t0 1 2\n0 1.000000 0.437407 0.065303\n1 0.437407 1.000000 0.001533\n2 0.065303 0.001533 1.000000\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Hinweis:<\/strong> Wir mussten das Numpy-Array (data.T) transponieren, um den Post-hoc-Test korrekt durchzuf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der Post-hoc-Test von Nemeyi gibt p-Werte f\u00fcr jeden paarweisen Mittelwertvergleich zur\u00fcck. Aus dem Ergebnis k\u00f6nnen wir die folgenden p-Werte erkennen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">P-Wert von Gruppe 0 im Vergleich zu Gruppe 1: <strong>0,4374<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">P-Wert von Gruppe 0 im Vergleich zu Gruppe 2: <strong>0,0653<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">P-Wert von Gruppe 1 im Vergleich zu Gruppe 2: <strong>0,0015<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Bei \u03b1 = 0,05 sind die einzigen beiden Gruppen, die statistisch signifikant unterschiedliche Mittelwerte aufweisen, Gruppe 1 und Gruppe 2.<\/span><\/p>\n<p> <em><span style=\"color: #000000;\"><strong>Hinweis:<\/strong> Nemenyis Test hat die Gruppennummer von 1, 2, 3 in 0, 1, 2 umgewandelt. Die Gruppen in den Originaldaten, die sich signifikant unterscheiden, sind also die Gruppen 2 und 3.<\/span><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Der Friedman-Test ist eine nichtparametrische Alternative zur ANOVA mit wiederholten Messungen . Es wird verwendet, um zu bestimmen, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr Gruppen besteht, in denen in jeder Gruppe dieselben Probanden vorkommen. 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