Como realizar uma ancova em python


Uma ANCOVA (“análise de covariância”) é usada para determinar se existe ou não uma diferença estatisticamente significativa entre as médias de três ou mais grupos independentes, após controlar uma ou mais covariáveis .

Este tutorial explica como realizar uma ANCOVA em Python.

Exemplo: ANCOVA em Python

Uma professora quer saber se três técnicas de estudo diferentes impactam as notas dos exames, mas ela quer levar em consideração a nota atual que o aluno já tem na turma.

Será realizada uma ANCOVA utilizando as seguintes variáveis:

  • Variável fatorial: estudo técnico
  • Covariável: pontuação atual
  • Variável de resposta: nota do exame

Siga as etapas a seguir para realizar uma ANCOVA neste conjunto de dados:

Passo 1: Insira os dados.

Primeiro, criaremos um DataFrame do pandas para armazenar nossos dados:

 import numpy as np
import pandas as pd

#create data
df = pd.DataFrame({'technique': np.repeat(['A', 'B', 'C'], 5),
                   'current_grade': [67, 88, 75, 77, 85,
                                     92, 69, 77, 74, 88, 
                                     96, 91, 88, 82, 80],
                   'exam_score': [77, 89, 72, 74, 69,
                                  78, 88, 93, 94, 90,
                                  85, 81, 83, 88, 79]})
#view data 
df

   technical current_grade exam_score
0 A 67 77
1 A 88 89
2 A 75 72
3 A 77 74
4 A 85 69
5 B 92 78
6 B 69 88
7 B 77 93
8 B 74 94
9 B 88 90
10 C 96 85
11 C 91 81
12 C 88 83
13 C 82 88
14 C 80 79

Etapa 2: Execute ANCOVA.

A seguir, realizaremos uma ANCOVA usando a função ancova() da biblioteca penguin:

 pip install penguin 
from penguin import ancova

#perform ANCOVA
ancova(data= df , dv=' exam_score ', covar=' current_grade ', between=' technique ')


        Source SS DF F p-unc np2
0 technical 390.575130 2 4.80997 0.03155 0.46653
1 current_grade 4.193886 1 0.10329 0.75393 0.00930
2 Residual 446.606114 11 NaN NaN NaN

Etapa 3: interprete os resultados.

Na tabela ANCOVA, vemos que o valor p (p-unc = “valor p não corrigido”) para a técnica de estudo é 0,03155 . Como este valor é inferior a 0,05, podemos rejeitar a hipótese nula de que cada uma das técnicas de estudo conduz à mesma nota média do exame, mesmo depois de contabilizada a nota atual do aluno na turma .

Add a Comment

O seu endereço de email não será publicado. Campos obrigatórios marcados com *