Как выполнить знаковый ранговый тест уилкоксона в python

Критерий знакового ранга Уилкоксона — это непараметрическая версия t-критерия для парных выборок .

Он используется для проверки того, существует ли значительная разница между средними значениями двух популяций, когда распределение различий между двумя выборками нельзя считать нормальным.

В этом руководстве объясняется, как выполнить знаковый ранговый тест Уилкоксона в Python.

Пример: знак рангового теста Уилкоксона в Python

Исследователи хотят знать, вызывает ли новая обработка топлива изменение среднего расхода топлива на галлон определенного автомобиля. Чтобы проверить это, они измерили расход миль на галлон у 12 автомобилей с обработкой топлива и без нее.

Используйте следующие шаги, чтобы выполнить знаковый ранговый тест Уилкоксона в Python, чтобы определить, существует ли разница в среднем расходе миль на галлон между двумя группами.

Шаг 1: Создайте данные.

Сначала мы создадим две таблицы для хранения значений миль на галлон для каждой группы автомобилей:

 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]

Шаг 2. Выполните знаковый ранговый тест Уилкоксона.

Далее мы воспользуемся функцией wilcoxon() из библиотеки scipy.stats для выполнения знакового рангового теста Уилкоксона, который использует следующий синтаксис:

wilcoxon(x, y, альтернатива=’два лица’)

Золото:

• x: таблица выборочных наблюдений из группы 1.
• y: таблица выборочных наблюдений из группы 2
• альтернатива: определяет альтернативную гипотезу. По умолчанию установлено «двустороннее», но есть и другие варианты: «меньше» и «больше».

Вот как использовать эту функцию в нашем конкретном примере:

 import scipy.stats as stats

#perform the Wilcoxon-Signed Rank Test
stats.wilcoxon(group1, group2)

(statistic=10.5, pvalue=0.044)

Статистика теста равна 10,5 , а соответствующее двустороннее значение p составляет 0,044 .

Шаг 3: Интерпретируйте результаты.

В этом примере критерий знакового ранга Уилкоксона использует следующие нулевые и альтернативные гипотезы:

H ₀ : MPG одинаков между двумя группами.

H _A : MPG не одинаков между двумя группами.

Поскольку значение p ( 0,044 ) меньше 0,05, мы отвергаем нулевую гипотезу. У нас есть достаточно доказательств, чтобы сказать, что истинный средний расход миль на галлон не равен между двумя группами.