{"id":849,"date":"2023-07-28T13:18:31","date_gmt":"2023-07-28T13:18:31","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/wilcoxon-sign-rank-test-python\/"},"modified":"2023-07-28T13:18:31","modified_gmt":"2023-07-28T13:18:31","slug":"wilcoxon-sign-rank-test-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/wilcoxon-sign-rank-test-python\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie einen wilcoxon-signed-rank-test in python durch"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Der <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/wilcoxon-zeichen-rangtest\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Wilcoxon-Signed-Rank-Test<\/a> ist die nichtparametrische Version des <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/gepaarte-proben-zum-testen-von-python\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">t-Tests f\u00fcr gepaarte Stichproben<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Es wird verwendet, um zu testen, ob ein signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten zweier Grundgesamtheiten besteht, wenn die Verteilung der Unterschiede zwischen den beiden Stichproben nicht als normal angesehen werden kann.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie einen Wilcoxon-Signed-Rank-Test in Python durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Beispiel: Wilcoxon-signierter Rangtest in Python<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Forscher m\u00f6chten wissen, ob eine neue Kraftstoffaufbereitung zu einer \u00c4nderung des durchschnittlichen Kraftstoffverbrauchs eines bestimmten Autos f\u00fchrt. Um dies zu testen, messen sie den mpg von 12 Autos mit und ohne Kraftstoffaufbereitung.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fchren Sie die folgenden Schritte aus, um einen vorzeichenbehafteten Wilcoxon-Rangtest in Python durchzuf\u00fchren und festzustellen, ob zwischen den beiden Gruppen ein Unterschied im durchschnittlichen MPG besteht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: Erstellen Sie die Daten.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zuerst erstellen wir zwei Tabellen, um die mpg-Werte f\u00fcr jede Fahrzeuggruppe zu speichern:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>group1 = [20, 23, 21, 25, 18, 17, 18, 24, 20, 24, 23, 19]\ngroup2 = [24, 25, 21, 22, 23, 18, 17, 28, 24, 27, 21, 23]<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: F\u00fchren Sie einen von Wilcoxon signierten Rangtest durch.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als N\u00e4chstes verwenden wir die<\/span> <a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.stats.wilcoxon.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Funktion wilcoxon()<\/a> <span style=\"color: #000000;\">aus der Bibliothek scipy.stats, um einen von Wilcoxon signierten Rangtest durchzuf\u00fchren, der die folgende Syntax verwendet:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>wilcoxon(x, y, alternative=&#8217;zwei Gesichter&#8216;)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gold:<\/span><\/p>\n<ul data-slot-rendered-dynamic=\"true\">\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x:<\/strong> eine Tabelle mit Beispielbeobachtungen aus Gruppe 1<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>y:<\/strong> eine Tabelle mit Beispielbeobachtungen aus Gruppe 2<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Alternative:<\/strong> Definiert die Alternativhypothese. Die Standardeinstellung ist \u201edoppelseitig\u201c, andere Optionen umfassen jedoch \u201eweniger\u201c und \u201egr\u00f6\u00dfer\u201c.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">So verwenden Sie diese Funktion in unserem konkreten Beispiel:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> scipy.stats <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> stats\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform the Wilcoxon-Signed Rank Test<\/span>\nstats.wilcoxon(group1, group2)\n\n(statistic=10.5, pvalue=0.044)\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Teststatistik betr\u00e4gt <strong>10,5<\/strong> und der entsprechende zweiseitige p-Wert betr\u00e4gt <strong>0,044<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3: Interpretieren Sie die Ergebnisse.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Beispiel verwendet der Wilcoxon-Signed-Rank-Test die folgenden Null- und Alternativhypothesen:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>0<\/sub> :<\/strong> MPG ist zwischen den beiden Gruppen gleich<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>A<\/sub> :<\/strong> MPG ist zwischen den beiden Gruppen <em>nicht<\/em> gleich<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da der p-Wert ( <strong>0,044<\/strong> ) kleiner als 0,05 ist, lehnen wir die Nullhypothese ab. Wir haben gen\u00fcgend Beweise daf\u00fcr, dass der tats\u00e4chliche durchschnittliche MPG-Wert zwischen den beiden Gruppen nicht gleich ist.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Der Wilcoxon-Signed-Rank-Test ist die nichtparametrische Version des t-Tests f\u00fcr gepaarte Stichproben . Es wird verwendet, um zu testen, ob ein signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten zweier Grundgesamtheiten besteht, wenn die Verteilung der Unterschiede zwischen den beiden Stichproben nicht als normal angesehen werden kann. In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie einen Wilcoxon-Signed-Rank-Test in Python durchf\u00fchren. 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