Python တွင် mann-whitney u test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။

နမူနာဖြန့်ဝေမှုများကို ပုံမှန်မဖြန့်ဝေဘဲ နမူနာအရွယ်အစား သေးငယ်သည် (n < 30) တွင် နမူနာနှစ်ခုကြား ကွာခြားချက်များကို နှိုင်းယှဉ်ရန် Mann-Whitney U စမ်းသပ်မှုကို အသုံးပြု သည် ။

၎င်းကို နမူနာနှစ်ခု t စမ်းသပ်မှု ၏ parametric ညီမျှခြင်းဟု ယူဆသည် ။

ဤသင်ခန်းစာသည် Python ရှိ Mann-Whitney U စမ်းသပ်မှုကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြထားသည်။

ဥပမာ- Python တွင် Mann-Whitney U စမ်းသပ်မှု

လောင်စာဆီ ကုသမှုသည် ကားတစ်စီး၏ ပျမ်းမျှ စိုင်းစိုင်းခမ်းလှိုင်ကို ပြောင်းလဲစေခြင်း ရှိ၊ မရှိ သိလိုကြသည်။ ယင်းကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် စိုင်းစိုင်းခမ်းလှိုင်သည် လောင်စာဆီဖြင့် ပြုပြင်ထားသော ကား ၁၂ စီးနှင့် ကုသခြင်းမရှိဘဲ ၁၂ ကားတို့ကို တိုင်းတာသည်။

နမူနာအရွယ်အစားများသည် သေးငယ်ပြီး နမူနာဖြန့်ဝေမှုများကို ပုံမှန်ဖြန့်ဝေခြင်းမဟုတ်ကြောင်း သုတေသီများက သံသယရှိသောကြောင့် ၎င်းတို့အုပ်စုနှစ်ခုကြားရှိ mpg တွင် စာရင်းအင်းသိသိသာသာကွာခြားမှုရှိမရှိဆုံးဖြတ်ရန် Mann-Whitney U စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်ရန် ဆုံးဖြတ်ခဲ့ကြသည်။

Python ရှိ Mann-Whitney U စမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်ရန် အောက်ပါအဆင့်များကို ပြီးအောင်လုပ်ပါ။

အဆင့် 1: ဒေတာကိုဖန်တီးပါ။

ဦးစွာ၊ ကားအုပ်စုတစ်ခုစီအတွက် mpg တန်ဖိုးများကို ထိန်းထားရန် ဇယားနှစ်ခုကို ဖန်တီးပါမည်။

 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]

အဆင့် 2- Mann-Whitney U စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်ပါ။

ထို့နောက်၊ အောက်ပါ syntax ကိုအသုံးပြုသည့် Mann-Whitney U စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်ရန် scipy.stats စာကြည့်တိုက်မှ mannwhitneyu() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုပါမည်။

mannwhitneyu(x၊ y၊ use_continuity=မှန်၊ အစားထိုး=မရှိ)

ရွှေ-

• x- အုပ်စု 1 မှ နမူနာလေ့လာသုံးသပ်ချက်ဇယား
• y- အုပ်စု 2 မှ နမူနာလေ့လာသုံးသပ်ချက်ဇယား
• use_continuity- အကယ်၍ အဆက်ပြတ်ပြင်ဆင်မှု (1/2) ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရပါမည်။ မူရင်းမှာ True ဖြစ်သည်။
• အခြားရွေးချယ်စရာ- အခြားသီအိုရီကို သတ်မှတ်သည်။ ပုံသေမှာ “ None” ဖြစ်ပြီး p-value သည် “ two-tailed” p-value ထက်ဝက်ဖြစ်သော p-value ကိုတွက်ချက်သည်။ အခြားရွေးချယ်စရာများ မှာ “ နှစ်ဘက်၊” “ နည်း” နှင့် “ အပေါင်း” တို့ ပါဝင်သည်။

ဤအရာသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ သီးခြားဥပမာတွင် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနည်းဖြစ်သည်-

 import scipy.stats as stats

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

(statistic=50.0, pvalue=0.2114)

စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းသည် 50.0 ဖြစ်ပြီး သက်ဆိုင်ရာ အမြီးနှစ်ပိုင်း p-value သည် 0.2114 ဖြစ်သည်။

အဆင့် 3- ရလဒ်များကို ဘာသာပြန်ပါ။

ဤဥပမာတွင်၊ Mann-Whitney U စမ်းသပ်မှုသည် အောက်ပါ null နှင့် အခြားအခြားသော အယူအဆများကို အသုံးပြုသည်-

H ₀ : MPG သည် အုပ်စုနှစ်ခုကြားတွင် တန်းတူဖြစ်သည်။

H _A : MPG သည် အုပ်စုနှစ်ခုကြားတွင် မညီမျှ ပါ။

p-value ( 0.2114 ) သည် 0.05 ထက်မနည်းသောကြောင့်၊ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ရန် ပျက်ကွက်ပါသည်။

ဆိုလိုသည်မှာ အုပ်စုနှစ်ခုကြားရှိ စစ်မှန်သော ပျမ်းမျှ စိုင်းစိုင်းခမ်းလှိုင်သည် ကွဲပြားသည်ဟု ဆိုရန် လုံလောက်သော အထောက်အထား မရှိဟုဆိုလိုသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် မတူညီသော စာရင်းအင်းဆော့ဖ်ဝဲများတွင် Mann-Whitney U စမ်းသပ်မှုကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Excel တွင် Mann-Whitney U Test ကိုမည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
R တွင် Mann-Whitney U စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်နည်း
SPSS တွင် Mann-Whitney U Test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။