Python で wilcoxon 署名付き順位テストを実行する方法

ウィルコクソンの符号付きランク検定は、 対応のあるサンプルの t 検定のノンパラメトリック バージョンです。

これは、2 つのサンプル間の差の分布が正規とみなされない場合に、2 つの母集団の平均間に有意な差があるかどうかを検定するために使用されます。

このチュートリアルでは、Python で Wilcoxon 符号付き順位テストを実行する方法を説明します。

例: Python での Wilcoxon 署名付きランク テスト

研究者は、新しい燃料処理によって特定の車の平均 mpg が変化するかどうかを知りたいと考えています。これをテストするために、燃料処理を行った場合と行わない場合の 12 台の車の燃費を測定しました。

次の手順を使用して、Python で Wilcoxon 符号付きランク テストを実行し、2 つのグループ間に平均 mpg に違いがあるかどうかを判断します。

ステップ 1: データを作成します。

まず、各車グループの燃費値を保持する 2 つのテーブルを作成します。

 group1 = [20, 23, 21, 25, 18, 17, 18, 24, 20, 24, 23, 19]
group2 = [24, 25, 21, 22, 23, 18, 17, 28, 24, 27, 21, 23]

ステップ 2: Wilcoxon の符号付き順位テストを実行します。

次に、 scipy.stats ライブラリのwilcoxon() 関数を使用して、次の構文を使用する Wilcoxon 符号付きランク テストを実行します。

ウィルコクソン(x, y, 代替 = ‘2 つの顔’)

金：

• x:グループ 1 からのサンプル観察の表
• y:グループ 2 からのサンプル観察の表
• 代替:対立仮説を定義します。デフォルトは「両面」ですが、他のオプションには「縮小」と「拡大」が含まれます。

特定の例でこの関数を使用する方法は次のとおりです。

 import scipy.stats as stats

#perform the Wilcoxon-Signed Rank Test
stats.wilcoxon(group1, group2)

(statistic=10.5, pvalue=0.044)

検定統計量は10.5で、対応する両側 p 値は0.044です。

ステップ 3: 結果を解釈します。

この例では、Wilcoxon の符号付きランク検定で次の帰無仮説と対立仮説が使用されます。

H ₀ : MPG は 2 つのグループ間で等しい

H _A : MPG は 2 つのグループ間で等しくありません

p 値 ( 0.044 ) は 0.05 未満であるため、帰無仮説を棄却します。真の平均 mpg が 2 つのグループ間で等しくないことを示す十分な証拠があります。