पायथन में ancova कैसे निष्पादित करें

एक या अधिक सहसंयोजकों को नियंत्रित करने के बाद, तीन या अधिक स्वतंत्र समूहों के साधनों के बीच सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर है या नहीं, यह निर्धारित करने के लिए एक ANCOVA (“सहप्रसरण का विश्लेषण”) का उपयोग किया जाता है ।

यह ट्यूटोरियल बताता है कि पायथन में ANCOVA कैसे निष्पादित करें।

उदाहरण: पायथन में ANCOVA

एक शिक्षिका जानना चाहती है कि क्या तीन अलग-अलग अध्ययन तकनीकें परीक्षा के अंकों को प्रभावित करती हैं, लेकिन वह उस वर्तमान ग्रेड को ध्यान में रखना चाहती है जो छात्र के पास पहले से ही कक्षा में है।

यह निम्नलिखित चर का उपयोग करके एक ANCOVA निष्पादित करेगा:

• कारक चर: तकनीकी अध्ययन
• सहसंयोजक: वर्तमान स्कोर
• प्रतिक्रिया चर: परीक्षा स्कोर

इस डेटासेट पर ANCOVA निष्पादित करने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें:

चरण 1: डेटा दर्ज करें।

सबसे पहले, हम अपना डेटा रखने के लिए एक पांडा डेटाफ़्रेम बनाएंगे:

 import numpy as np
import pandas as pd

#create data
df = pd.DataFrame({'technique': np.repeat(['A', 'B', 'C'], 5),
                   'current_grade': [67, 88, 75, 77, 85,
                                     92, 69, 77, 74, 88, 
                                     96, 91, 88, 82, 80],
                   'exam_score': [77, 89, 72, 74, 69,
                                  78, 88, 93, 94, 90,
                                  85, 81, 83, 88, 79]})
#view data 
df

   technical current_grade exam_score
0 A 67 77
1 A 88 89
2 A 75 72
3 A 77 74
4 A 85 69
5 B 92 78
6 B 69 88
7 B 77 93
8 B 74 94
9 B 88 90
10 C 96 85
11 C 91 81
12 C 88 83
13 C 82 88
14 C 80 79

चरण 2: एन्कोवा निष्पादित करें।

इसके बाद, हम पेंगुइन लाइब्रेरी से एंकोवा() फ़ंक्शन का उपयोग करके एक एएनसीओवीए निष्पादित करेंगे:

 pip install penguin 
from penguin import ancova

#perform ANCOVA
ancova(data= df , dv=' exam_score ', covar=' current_grade ', between=' technique ')


        Source SS DF F p-unc np2
0 technical 390.575130 2 4.80997 0.03155 0.46653
1 current_grade 4.193886 1 0.10329 0.75393 0.00930
2 Residual 446.606114 11 NaN NaN NaN

चरण 3: परिणामों की व्याख्या करें।

ANCOVA तालिका से, हम देखते हैं कि अध्ययन तकनीक के लिए पी-वैल्यू (पी-यूएनसी = “असंशोधित पी-वैल्यू”) 0.03155 है। चूँकि यह मान 0.05 से कम है, हम उस अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार कर सकते हैं कि प्रत्येक अध्ययन तकनीक कक्षा में छात्र के वर्तमान ग्रेड को ध्यान में रखते हुए भी समान औसत परीक्षा ग्रेड की ओर ले जाती है।