Python에서 wilcoxon 부호 순위 테스트를 수행하는 방법

Wilcoxon Signed-Rank 검정은 대응표본 t-검정 의 비모수적 버전입니다.

두 표본 간의 차이 분포가 정규 분포로 간주될 수 없는 경우 두 모집단의 평균 간에 유의한 차이가 있는지 여부를 검정하는 데 사용됩니다.

이 튜토리얼에서는 Python에서 Wilcoxon 부호 순위 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다.

예: Python의 Wilcoxon 부호 순위 테스트

연구자들은 새로운 연료 처리로 인해 특정 자동차의 평균 mpg가 변경되는지 알고 싶어합니다. 이를 테스트하기 위해 그들은 연료 처리가 있는 차량과 없는 차량 12대의 mpg를 측정합니다.

다음 단계를 사용하여 Python에서 Wilcoxon 부호 순위 테스트를 수행하여 두 그룹 간의 평균 mpg에 차이가 있는지 확인합니다.

1단계: 데이터를 생성합니다.

먼저 각 자동차 그룹의 mpg 값을 보관하는 두 개의 테이블을 만듭니다.

 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]

2단계: Wilcoxon 부호 순위 테스트를 수행합니다.

다음으로, scipy.stats 라이브러리의 wilcoxon() 함수를 사용하여 다음 구문을 사용하는 Wilcoxon 부호 순위 테스트를 수행합니다.

Wilcoxon(x, y, Alternative=’두 얼굴’)

금:

• x: 그룹 1의 샘플 관측치 표
• y: 그룹 2의 샘플 관측치 표
• 대안: 대립 가설을 정의합니다. 기본값은 “양면”이지만 다른 옵션에는 “더 적게” 및 “더 크게”가 포함됩니다.

구체적인 예에서 이 함수를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

 import scipy.stats as stats

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

(statistic=10.5, pvalue=0.044)

검정 통계량은 10.5 이고 해당 양측 p-값은 0.044 입니다.

3단계: 결과를 해석합니다.

이 예에서 Wilcoxon Signed-Rank 테스트는 다음과 같은 귀무 가설과 대립 가설을 사용합니다.

H ₀ : MPG는 두 그룹 사이에서 동일합니다.

H _A : MPG는 두 그룹 사이에 동일 하지 않습니다

p-값( 0.044 )이 0.05보다 작으므로 귀무 가설을 기각합니다. 우리는 두 그룹 사이의 실제 평균 mpg가 동일하지 않다고 말할 수 있는 충분한 증거를 가지고 있습니다.