पायथन में फ्रीडमैन टेस्ट कैसे करें

फ्रीडमैन परीक्षण एनोवा को दोहराए गए मापों का एक गैर-पैरामीट्रिक विकल्प है। इसका उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि तीन या अधिक समूहों के साधनों के बीच सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर है या नहीं, जिनमें प्रत्येक समूह में समान विषय दिखाई देते हैं।

यह ट्यूटोरियल बताता है कि पायथन में फ्रीडमैन परीक्षण कैसे करें।

उदाहरण: पायथन में फ्रीडमैन परीक्षण

एक शोधकर्ता जानना चाहता है कि क्या तीन अलग-अलग दवाओं पर मरीजों की प्रतिक्रिया का समय बराबर है। इसका परीक्षण करने के लिए, उन्होंने तीन दवाओं में से प्रत्येक के लिए 10 अलग-अलग रोगियों के प्रतिक्रिया समय (सेकंड में) को मापा।

यह निर्धारित करने के लिए कि दवाओं के बीच औसत प्रतिक्रिया समय भिन्न है या नहीं, पायथन में फ्रीडमैन परीक्षण करने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें।

चरण 1: डेटा दर्ज करें.

सबसे पहले, हम तीन तालिकाएँ बनाएंगे जिनमें प्रत्येक रोगी के लिए तीन दवाओं में से प्रत्येक पर प्रतिक्रिया समय शामिल होगा:

 group1 = [4, 6, 3, 4, 3, 2, 2, 7, 6, 5]
group2 = [5, 6, 8, 7, 7, 8, 4, 6, 4, 5]
group3 = [2, 4, 4, 3, 2, 2, 1, 4, 3, 2]

चरण 2: फ्रीडमैन परीक्षण करें।

इसके बाद, हम scipy.stats लाइब्रेरी से Friedmanchisquare() फ़ंक्शन का उपयोग करके फ्रीडमैन परीक्षण करेंगे:

 from scipy import stats

#perform Friedman Test
stats. friedmanchisquare (group1, group2, group3)

(statistic=13.3514, pvalue=0.00126)

चरण 3: परिणामों की व्याख्या करें।

फ्रीडमैन परीक्षण निम्नलिखित शून्य और वैकल्पिक परिकल्पनाओं का उपयोग करता है:

शून्य परिकल्पना (एच ₀ ): प्रत्येक जनसंख्या का माध्य बराबर है।

वैकल्पिक परिकल्पना: (हा): कम से कम एक जनसंख्या माध्य दूसरों से भिन्न है।

इस उदाहरण में, परीक्षण आँकड़ा 13.3514 है और संबंधित पी-मान पी = 0.00126 है। चूँकि यह पी-मान 0.05 से कम है, हम शून्य परिकल्पना को अस्वीकार कर सकते हैं कि औसत प्रतिक्रिया समय सभी तीन दवाओं के लिए समान है।

दूसरे शब्दों में, हमारे पास यह निष्कर्ष निकालने के लिए पर्याप्त सबूत हैं कि इस्तेमाल की जाने वाली दवा का प्रकार प्रतिक्रिया समय में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर का कारण बनता है।