Jak wykonać test bartletta w pythonie (krok po kroku)

Test Bartletta jest testem statystycznym mającym na celu określenie, czy wariancje między kilkoma grupami są równe, czy nie.

Wiele testów statystycznych (takich jak jednoczynnikowa ANOVA ) zakłada, że wariancje są równe pomiędzy próbkami. Aby zweryfikować tę hipotezę, można zastosować test Bartletta.

W teście tym wykorzystuje się następujące hipotezy zerowe i alternatywne:

H ₀ : Wariancja pomiędzy każdą grupą jest równa.

H _A : Co najmniej jedna grupa ma wariancję, która nie jest równa pozostałym.

Statystyka testowa ma rozkład chi-kwadrat z k-1 stopniami swobody, gdzie k jest liczbą grup.

Jeśli odpowiadająca wartość p statystyki testowej jest poniżej pewnego poziomu istotności (takiego jak α = 0,05), wówczas możemy odrzucić hipotezę zerową i stwierdzić, że nie wszystkie grupy mają tę samą wariancję.

Poniższy przykład krok po kroku wyjaśnia, jak wykonać test Bartletta w Pythonie.

Krok 1: Utwórz dane

Aby ustalić, czy trzy różne techniki nauki prowadzą do różnych wyników egzaminu, profesor losowo przydziela 10 uczniów do stosowania każdej techniki (techniki A, B lub C) przez tydzień, a następnie przydziela każdemu uczniowi test o równym stopniu trudności.

Poniżej prezentujemy wyniki egzaminów 30 uczniów:

 #create data
A = [85, 86, 88, 75, 78, 94, 98, 79, 71, 80]
B = [91, 92, 93, 85, 87, 84, 82, 88, 95, 96]
C = [79, 78, 88, 94, 92, 85, 83, 85, 82, 81]

Krok 2: Wykonaj test Bartletta

Aby wykonać test Bartletta, możemy użyć funkcji scipy.stats.bartlett() .

Oto jak użyć tej funkcji w naszym przykładzie:

 import scipy. stats as stats

#perform Bartlett's test
stats. bartlett (A, B, C)

BartlettResult(statistic=3.30243757, pvalue=0.191815983)

Test zwraca następujące wyniki:

• Statystyka testowa B : 3,3024
• Wartość P: 0,1918

Ponieważ wartość p jest nie mniejsza niż 0,05, profesorowi nie uda się odrzucić hipotezy zerowej. Innymi słowy, nie ma ona wystarczających dowodów, aby stwierdzić, że pomiędzy tymi trzema grupami występują różne luki.

W ten sposób może przystąpić do jednokierunkowej analizy ANOVA.

Dodatkowe zasoby

Kalkulator testowy Bartletta
Jak sprawdzić założenia ANOVA
Jak wykonać jednokierunkową ANOVA w Pythonie