วิธีทำการทดสอบ mann-whitney u ใน python

การ ทดสอบ Mann-Whitney U ใช้เพื่อเปรียบเทียบความแตกต่างระหว่างสองตัวอย่าง เมื่อการแจกแจงตัวอย่างไม่ปกติและขนาดตัวอย่างมีขนาดเล็ก (n < 30)

ถือว่าเทียบเท่าแบบไม่มีพารามิเตอร์ของ การ ทดสอบ t สองตัวอย่าง

บทช่วยสอนนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทดสอบ Mann-Whitney U ใน Python

ตัวอย่าง: การทดสอบ Mann-Whitney U ใน Python

นักวิจัยต้องการทราบว่าการบำบัดน้ำมันเชื้อเพลิงทำให้ MPG เฉลี่ยของรถยนต์เปลี่ยนแปลงหรือไม่ เพื่อทดสอบสิ่งนี้ พวกเขาวัด MPG ของรถยนต์ 12 คันที่มีการบำบัดน้ำมันเชื้อเพลิง และ 12 คันที่ไม่มีการบำบัด

เนื่องจากขนาดตัวอย่างมีขนาดเล็กและนักวิจัยสงสัยว่าการแจกแจงตัวอย่างไม่กระจายตามปกติ พวกเขาจึงตัดสินใจทำการทดสอบ Mann-Whitney U เพื่อตรวจสอบว่ามีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติใน mpg ระหว่างทั้งสองกลุ่มหรือไม่

ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อทำการทดสอบ Mann-Whitney U ใน Python

ขั้นตอนที่ 1: สร้างข้อมูล

ขั้นแรก เราจะสร้างตารางสองตารางเพื่อเก็บค่า mpg สำหรับรถแต่ละกลุ่ม:

 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]

ขั้นตอนที่ 2: ทำการทดสอบ Mann-Whitney U

ต่อไป เราจะใช้ ฟังก์ชัน mannwhitneyu() จากไลบรารี scipy.stats เพื่อทำการทดสอบ Mann-Whitney U ซึ่งใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้:

mannwhitneyu(x, y, use_continuity=True, ทางเลือก=ไม่มี)

ทอง:

• x: ตารางตัวอย่างการสังเกตจากกลุ่มที่ 1
• y: ตารางตัวอย่างการสังเกตจากกลุ่มที่ 2
• use_continuity: หากต้องคำนึงถึงการแก้ไขความต่อเนื่อง (1/2) ค่าเริ่มต้นคือ True
• ทางเลือก: กำหนดสมมติฐานทางเลือก ค่าเริ่มต้นคือ “ไม่มี” ซึ่งจะคำนวณค่า p ที่เป็นครึ่งหนึ่งของค่า p “สองด้าน” ตัวเลือกอื่นๆ ได้แก่ “สองด้าน” “น้อยกว่า” และ “บวก”

ต่อไปนี้คือวิธีใช้ฟังก์ชันนี้ในตัวอย่างเฉพาะของเรา:

 import scipy.stats as stats

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

(statistic=50.0, pvalue=0.2114)

สถิติการทดสอบคือ 50.0 และค่า p-value สองด้านที่สอดคล้องกันคือ 0.2114

ขั้นตอนที่ 3: ตีความผลลัพธ์

ในตัวอย่างนี้ การทดสอบ Mann-Whitney U ใช้สมมติฐานว่างและสมมติฐานทางเลือกต่อไปนี้:

H ₀ : MPG เท่ากันระหว่างทั้งสองกลุ่ม

_HA : MPG ไม่ เท่ากันระหว่างทั้งสองกลุ่ม

เนื่องจากค่า p ( 0.2114 ) ไม่น้อยกว่า 0.05 เราจึงล้มเหลวในการปฏิเสธสมมติฐานที่เป็นโมฆะ

ซึ่งหมายความว่าเราไม่มีหลักฐานเพียงพอที่จะบอกว่า mpg เฉลี่ยที่แท้จริงนั้นแตกต่างกันระหว่างทั้งสองกลุ่ม

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้อธิบายวิธีดำเนินการทดสอบ Mann-Whitney U ในซอฟต์แวร์ทางสถิติต่างๆ:

วิธีทำการทดสอบ Mann-Whitney U ใน Excel
วิธีทำการทดสอบ Mann-Whitney U ใน R
วิธีดำเนินการทดสอบ Mann-Whitney U ใน SPSS