Как выполнить однофакторный дисперсионный анализ в python
Однофакторный дисперсионный анализ («дисперсионный анализ») используется для определения наличия или отсутствия статистически значимой разницы между средними значениями трех или более независимых групп.
В этом руководстве объясняется, как выполнить однофакторный дисперсионный анализ в Python.
Пример: односторонний дисперсионный анализ в Python
Исследователь набирает 30 студентов для участия в исследовании. Студентам случайным образом назначаются использовать один из трех методов обучения в течение следующих трех недель для подготовки к экзамену. В конце трех недель все учащиеся сдают один и тот же тест.
Используйте следующие шаги, чтобы выполнить однофакторный дисперсионный анализ и определить, одинаковы ли средние баллы в трех группах.
Шаг 1: Введите данные.
Сначала занесем результаты экзамена для каждой группы в три отдельные таблицы:
#enter exam scores for each group
group1 = [85, 86, 88, 75, 78, 94, 98, 79, 71, 80]
group2 = [91, 92, 93, 85, 87, 84, 82, 88, 95, 96]
group3 = [79, 78, 88, 94, 92, 85, 83, 85, 82, 81]
Шаг 2: Выполните односторонний дисперсионный анализ.
Далее мы будем использовать функцию f_oneway() из библиотеки SciPy для выполнения одностороннего дисперсионного анализа:
from scipy.stats import f_oneway #perform one-way ANOVA f_oneway(group1, group2, group3) (statistic=2.3575, pvalue=0.1138)
Шаг 3: Интерпретируйте результаты.
Однофакторный дисперсионный анализ использует следующие нулевые и альтернативные гипотезы :
- H 0 (нулевая гипотеза): μ 1 = μ 2 = μ 3 = … = μ k (все средние значения совокупности равны)
- H 1 (нулевая гипотеза): по крайней мере одно среднее значение популяции отличается отдых
Статистика F-теста равна 2,3575 , а соответствующее значение p — 0,1138 . Поскольку значение p не меньше 0,05, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу.
Это означает, что у нас недостаточно доказательств, чтобы утверждать, что существует разница в баллах на экзаменах между тремя методами обучения.
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах представлена дополнительная информация об однофакторном дисперсионном анализе:
Введение в однофакторный дисперсионный анализ
Односторонний калькулятор ANOVA
Полное руководство: Как сообщить о результатах ANOVA
Об авторе
бенджамин андерсон
Здравствуйте, я Бенджамин, профессор статистики на пенсии, ставший преданным преподавателем Statorials. Имея обширный опыт и знания в области статистики, я хочу поделиться своими знаниями, чтобы расширить возможности студентов с помощью Statorials. Узнать больше