पायथन में वन-वे एनोवा कैसे निष्पादित करें

एक-तरफ़ा एनोवा (“विचरण का विश्लेषण”) का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि तीन या अधिक स्वतंत्र समूहों के साधनों के बीच सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर है या नहीं।

यह ट्यूटोरियल बताता है कि पायथन में वन-वे एनोवा कैसे निष्पादित करें।

उदाहरण: पायथन में वन-वे एनोवा

एक शोधकर्ता एक अध्ययन में भाग लेने के लिए 30 छात्रों को भर्ती करता है। छात्रों को परीक्षा की तैयारी के लिए अगले तीन हफ्तों में तीन अध्ययन तकनीकों में से एक का उपयोग करने के लिए यादृच्छिक रूप से नियुक्त किया जाता है। तीन सप्ताह के अंत में, सभी छात्र एक ही परीक्षा देते हैं।

यह निर्धारित करने के लिए कि क्या तीनों समूहों में औसत स्कोर समान हैं, एक-तरफ़ा एनोवा निष्पादित करने के लिए निम्नलिखित चरणों का उपयोग करें।

चरण 1: डेटा दर्ज करें.

सबसे पहले, हम प्रत्येक समूह के परीक्षा परिणामों को तीन अलग-अलग तालिकाओं में दर्ज करेंगे:

 #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]

चरण 2: एक तरफ़ा एनोवा निष्पादित करें।

इसके बाद, हम एक-तरफ़ा एनोवा निष्पादित करने के लिए SciPy लाइब्रेरी से f_oneway() फ़ंक्शन का उपयोग करेंगे:

 from scipy.stats import f_oneway

#perform one-way ANOVA
f_oneway(group1, group2, group3)

(statistic=2.3575, pvalue=0.1138)

चरण 3: परिणामों की व्याख्या करें।

एक-तरफ़ा एनोवा निम्नलिखित शून्य और वैकल्पिक परिकल्पनाओं का उपयोग करता है:

• एच ₀ (शून्य परिकल्पना): μ ₁ = μ ₂ = μ ₃ = … = μ _k (सभी जनसंख्या साधन समान हैं)
• एच ₁ (शून्य परिकल्पना): कम से कम एक जनसंख्या माध्य भिन्न है   आराम

एफ-परीक्षण आँकड़ा 2.3575 है और संबंधित पी-मान 0.1138 है। चूँकि पी-मान 0.05 से कम नहीं है, हम शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने में विफल रहते हैं।

इसका मतलब यह है कि हमारे पास यह कहने के लिए पर्याप्त सबूत नहीं हैं कि तीन अध्ययन तकनीकों के बीच परीक्षा अंकों में अंतर है।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल एक-तरफ़ा एनोवा के बारे में अतिरिक्त जानकारी प्रदान करते हैं:

वन-वे एनोवा का परिचय
एक तरफ़ा एनोवा कैलकुलेटर
संपूर्ण गाइड: एनोवा परिणामों की रिपोर्ट कैसे करें