पायथन में नेमेनी पोस्ट-हॉक 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।

यदि फ्रीडमैन परीक्षण से पी-मूल्य सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है, तो हम यह निर्धारित करने के लिए नेमेनयी पोस्ट-हॉक परीक्षण कर सकते हैं कि कौन से समूह अलग हैं।

निम्नलिखित चरण-दर-चरण उदाहरण दिखाता है कि पायथन में नेमेनी परीक्षण कैसे करें।

चरण 1: डेटा बनाएं

मान लीजिए कि एक शोधकर्ता यह जानना चाहता है कि क्या मरीजों की प्रतिक्रिया का समय तीन अलग-अलग दवाओं के 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।

हम निम्नलिखित तीन तालिकाएँ बना सकते हैं जिनमें प्रत्येक रोगी के लिए तीन दवाओं में से प्रत्येक पर प्रतिक्रिया समय शामिल है:

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

FriedmanchisquareResult(statistic=13.3513513, pvalue=0.00126122012)

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 13.35135 है और संबंधित पी-मान 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।

चरण 3: नेमेनयी परीक्षण करें

फिर हम यह निर्धारित करने के लिए नेमेनयी पोस्ट-हॉक परीक्षण कर सकते हैं कि किन समूहों के पास अलग-अलग साधन हैं।

ऐसा करने के लिए, हमें स्किकिट-पोस्टहॉक्स लाइब्रेरी स्थापित करने की आवश्यकता है:

 pip install scikit-posthocs

इसके बाद, हम नेमेनी पोस्ट-हॉक परीक्षण करने के लिए posthoc_nemenyi_friedman() फ़ंक्शन का उपयोग करेंगे:

 import scikit_posthocs as sp
import numpy as np

#combine three groups into one array
data = np. array ([group1, group2, group3])

#perform Nemenyi post-hoc test
sp. posthoc_nemenyi_friedman ( data.T )

	0 1 2
0 1.000000 0.437407 0.065303
1 0.437407 1.000000 0.001533
2 0.065303 0.001533 1.000000

ध्यान दें: पोस्ट-हॉक परीक्षण को सही ढंग से करने के लिए हमें सुन्न सरणी (डेटा.टी) को स्थानांतरित करना पड़ा।

नेमेयी का पोस्ट-हॉक परीक्षण साधनों की प्रत्येक जोड़ीवार तुलना के लिए पी-मान लौटाता है। परिणाम से हम निम्नलिखित पी-मान देख सकते हैं:

• समूह 1 की तुलना में समूह 0 का पी मान: 0.4374
• समूह 2 की तुलना में समूह 0 का पी मान: 0.0653
• समूह 2 की तुलना में समूह 1 का पी मान: 0.0015

α = 0.05 पर, केवल दो समूह जिनके पास सांख्यिकीय रूप से काफी भिन्न साधन हैं, समूह 1 और समूह 2 हैं।

नोट: नेमेनयी के परीक्षण ने समूह संख्या को 1, 2, 3 से 0, 1, 2 में बदल दिया। इसलिए मूल डेटा में जो समूह काफी भिन्न हैं वे समूह 2 और 3 हैं।