Python에서 mann-whitney u 테스트를 수행하는 방법

Mann -Whitney U 검정은 표본 분포가 정규 분포를 따르지 않고 표본 크기가 작을 때(n < 30) 두 표본 간의 차이를 비교하는 데 사용됩니다.

이는 2-표본 t 검정 과 동등한 비모수적 t 검정으로 간주됩니다 .

이 튜토리얼에서는 Python에서 Mann-Whitney U 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다.

예: Python의 Mann-Whitney U 테스트

연구자들은 연료 처리가 자동차의 평균 mpg에 변화를 가져오는지 알고 싶어합니다. 이를 테스트하기 위해 그들은 연료를 처리한 자동차 12대와 연료를 처리하지 않은 자동차 12대의 mpg를 측정했습니다.

표본 크기가 작고 연구자들은 표본 분포가 정규 분포를 따르지 않는다고 의심하기 때문에 두 그룹 사이에 mpg에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인하기 위해 Mann-Whitney U 검정을 수행하기로 결정했습니다.

Python에서 Mann-Whitney U 테스트를 수행하려면 다음 단계를 완료하세요.

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: Mann-Whitney U 테스트를 수행합니다.

다음으로 scipy.stats 라이브러리의 mannwhitneyu() 함수를 사용하여 다음 구문을 사용하는 Mann-Whitney U 테스트를 수행합니다.

mannwhitneyu(x, y, use_continuity=True, 대안=없음)

금:

• x: 그룹 1의 샘플 관측치 표
• y: 그룹 2의 샘플 관측치 표
• use_continuity: 연속성 수정(1/2)을 고려해야 하는 경우. 기본값은 True입니다.
• 대안: 대립 가설을 정의합니다. 기본값은 “양측” p-값의 절반인 p-값을 계산하는 “없음”입니다. 다른 옵션으로는 “양면”, “적음” 및 “플러스”가 있습니다.

구체적인 예에서 이 함수를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

 import scipy.stats as stats

#perform the Mann-Whitney U test
stats. mannwhitneyu (group1, group2, alternative=' two-sided ')

(statistic=50.0, pvalue=0.2114)

검정 통계량은 50.0 이고 해당 양측 p-값은 0.2114 입니다.

3단계: 결과를 해석합니다.

이 예에서 Mann-Whitney U 검정은 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( 0.2114 )이 0.05 이상이므로 귀무가설을 기각할 수 없습니다.

이는 실제 평균 mpg가 두 그룹 간에 다르다고 말할 수 있는 증거가 충분하지 않음을 의미합니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 다양한 통계 소프트웨어에서 Mann-Whitney U 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다.

Excel에서 Mann-Whitney U 테스트를 수행하는 방법
R에서 Mann-Whitney U 테스트를 수행하는 방법
SPSS에서 Mann-Whitney U 테스트를 수행하는 방법