<\/p>\n
Un’ANOVA unidirezionale<\/a> viene utilizzata per determinare se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra le medie di tre o pi\u00f9 gruppi indipendenti.<\/span><\/p>\n Se il valore p complessivo della tabella ANOVA \u00e8 inferiore a un certo livello di significativit\u00e0, allora abbiamo prove sufficienti per affermare che almeno una delle medie del gruppo \u00e8 diversa dalle altre.<\/span><\/p>\n Tuttavia, questo non ci dice quali<\/em> gruppi siano diversi gli uni dagli altri. Questo ci dice semplicemente che non tutte le medie dei gruppi sono uguali. Per sapere esattamente quali gruppi sono diversi tra loro, dobbiamo eseguire un test post hoc<\/a> .<\/span><\/p>\n Uno dei test post hoc pi\u00f9 comunemente utilizzati \u00e8 il test di Tukey<\/strong> , che ci consente di eseguire confronti a coppie tra le medie di ciascun gruppo controllando il tasso di errore familiare<\/a> .<\/span><\/p>\n Questo tutorial fornisce un esempio passo passo di come eseguire il test Tukey in Python.<\/span><\/p>\n Innanzitutto, caricheremo i pacchetti e le funzioni necessari in Python:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come creare un set di dati falso con tre gruppi (A, B e C) e adattare un modello ANOVA unidirezionale ai dati per determinare se i valori medi di ciascun gruppo sono uguali:<\/span><\/p>\n Possiamo vedere che il valore p complessivo dalla tabella ANOVA \u00e8 0.01258<\/strong> .<\/span><\/p>\n Poich\u00e9 questo numero \u00e8 inferiore a 0,05, abbiamo prove sufficienti per affermare che i valori medi in ciascun gruppo non sono uguali.<\/span><\/p>\n Quindi, possiamo eseguire il test di Tukey per determinare esattamente quali medie di gruppo sono diverse.<\/span><\/p>\n Per eseguire il test Tukey in Python, possiamo utilizzare la funzionepairwise_tukeyhsd()<\/strong> dalla libreria statsmodels<\/strong> :<\/span><\/p>\n Ecco come interpretare il risultato:<\/span><\/span><\/p>\n Pertanto, concluderemmo che esiste una differenza statisticamente significativa<\/a> tra le medie dei gruppi a<\/em> e b<\/em> e dei gruppi b<\/em> e c<\/em> , ma nessuna differenza statisticamente significativa tra le medie dei gruppi a<\/em> e c<\/em> .<\/span><\/p>\n Come eseguire ANOVA unidirezionale in Python<\/a> Un’ANOVA unidirezionale viene utilizzata per determinare se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra le medie di tre o pi\u00f9 gruppi indipendenti. Se il valore p complessivo della tabella ANOVA \u00e8 inferiore a un certo livello di significativit\u00e0, allora abbiamo prove sufficienti per affermare che almeno una delle medie del gruppo \u00e8 diversa dalle […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Passaggio 1: caricare i pacchetti e le funzioni necessari<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\nfrom<\/span> scipy. stats<\/span> import<\/span> f_oneway\nfrom<\/span> statsmodels. stats<\/span> . multicomp<\/span> import<\/span> pairwise_tukeyhsd<\/strong><\/span><\/pre>\n Passaggio 2: adattare il modello ANOVA<\/strong><\/span><\/h3>\n
#enter data for three groups\n<\/span>a = [85, 86, 88, 75, 78, 94, 98, 79, 71, 80]\nb = [91, 92, 93, 90, 97, 94, 82, 88, 95, 96]\nc = [79, 78, 88, 94, 92, 85, 83, 85, 82, 81]\n\n#perform one-way ANOVA\n<\/span>f_oneway(a, b, c)\n\nF_onewayResult(statistic=5.167774552944481, pvalue=0.012582197136592609)<\/strong><\/pre>\n Passaggio 3: eseguire il test di Tukey<\/strong><\/span><\/h3>\n
#create DataFrame to hold data\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({'score': [85, 86, 88, 75, 78, 94, 98, 79, 71, 80,\n 91, 92, 93, 90, 97, 94, 82, 88, 95, 96,\n 79, 78, 88, 94, 92, 85, 83, 85, 82, 81],\n 'group': np. repeat<\/span> (['a', 'b', 'c'], repeats= 10<\/span> )}) \n\n# perform Tukey's test\n<\/span>tukey = pairwise_tukeyhsd(endog=df['score'],\n groups=df['group'],\n alpha= 0.05<\/span> )\n\n#display results\n<\/span>print<\/span> (tukey)\n\n Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05 \n==================================================== ===\ngroup1 group2 meandiff p-adj lower upper reject\n-------------------------------------------------- ---\n ab 8.4 0.0158 1.4272 15.3728 True\n ac 1.3 0.8864 -5.6728 8.2728 False\n bc -7.1 0.0453 -14.0728 -0.1272 True\n-------------------------------------------------- ---<\/strong><\/pre>\n\n
Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come eseguire un’ANOVA bidirezionale in Python<\/a>
Come eseguire misure ripetute ANOVA in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"