{"id":1616,"date":"2023-07-25T15:42:09","date_gmt":"2023-07-25T15:42:09","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/welchs-anova-%e0%b9%83%e0%b8%99%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1\/"},"modified":"2023-07-25T15:42:09","modified_gmt":"2023-07-25T15:42:09","slug":"welchs-anova-%e0%b9%83%e0%b8%99%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/welchs-anova-%e0%b9%83%e0%b8%99%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1\/","title":{"rendered":"Anova \u0e02\u0e2d\u0e07 welch \u0e43\u0e19 python (\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

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\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e27\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 Welch<\/strong> \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e17\u0e32\u0e07\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e27\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e32\u0e07\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27<\/a> \u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e10\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e27\u0e19<\/a><\/span><\/p>\n

\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23 ANOVA \u0e02\u0e2d\u0e07 Welch \u0e43\u0e19 Python<\/span><\/p>\n

\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong><\/span><\/h3>\n

\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e1c\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48 \u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e32\u0e08\u0e32\u0e23\u0e22\u0e4c\u0e08\u0e30\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19 10 \u0e04\u0e19\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04 (\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04 A, B \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d C) \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c \u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e22\u0e32\u0e01\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e01\u0e31\u0e19<\/span><\/p>\n

\u0e1c\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07 30 \u0e04\u0e19 \u0e21\u0e35\u0e14\u0e31\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49<\/span><\/p>\n

 A = [64, 66, 68, 75, 78, 94, 98, 79, 71, 80]\nB = [91, 92, 93, 90, 97, 94, 82, 88, 95, 96]\nC = [79, 78, 88, 94, 92, 85, 83, 85, 82, 81]\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e01\u0e31\u0e19<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23 \u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a Bartlett<\/a> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1e\u0e34\u0e08\u0e32\u0e23\u0e13\u0e32\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e27\u0e19\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48<\/span><\/p>\n
 \u0e2b\u0e32\u0e01 \u0e04\u0e48\u0e32 p<\/a> \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e15\u0e48\u0e33\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e19\u0e31\u0e22\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14 (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u03b1 = 0.05) \u0e40\u0e23\u0e32\u0e01\u0e47\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e40\u0e2a\u0e18\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e10\u0e32\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e17\u0e38\u0e01\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e27\u0e19\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19<\/span><\/p>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a Bartlett \u0e43\u0e19 Python:<\/span><\/span><\/p>\n
 import<\/span> scipy. stats<\/span> as<\/span> stats\n\n#perform Bartlett's test \n<\/span>stats. bartlett<\/span> (A, B, C)\n\nBartlettResult(statistic=9.039674395, pvalue=0.010890796567)\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 \u0e04\u0e48\u0e32 p ( .01089<\/strong> ) \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07 Bartlett \u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 \u03b1 = .05 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e40\u0e2a\u0e18\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e10\u0e32\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e27\u0e19\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e01\u0e31\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49<\/span><\/p>\n
 \u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e10\u0e32\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e27\u0e19\u0e08\u0e36\u0e07\u0e16\u0e39\u0e01\u0e25\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e14 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e31\u0e1a ANOVA \u0e02\u0e2d\u0e07 Welch \u0e44\u0e14\u0e49<\/span><\/p>\n
 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 3: \u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23 ANOVA \u0e02\u0e2d\u0e07 Welch<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23 ANOVA \u0e02\u0e2d\u0e07 Welch \u0e43\u0e19 Python \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 welch_anova()<\/strong> \u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08 Penguin<\/span><\/p>\n
 \u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e40\u0e23\u0e32\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07 Penguin:<\/span><\/p>\n
 pip install<\/span> Penguin<\/span>\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23 ANOVA \u0e02\u0e2d\u0e07 Welch:<\/span><\/p>\n
 import penguin<\/span> as pg<\/span>\nimport<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' score<\/span> ': [64, 66, 68, 75, 78, 94, 98, 79, 71, 80,\n                             91, 92, 93, 90, 97, 94, 82, 88, 95, 96,\n                             79, 78, 88, 94, 92, 85, 83, 85, 82, 81],\n                   ' group<\/span> ': np. repeat<\/span> (['a', 'b', 'c'], repeats<\/span> = 10<\/span> )}) \n\n#perform Welch's ANOVA\n<\/span>pg. welch_anova<\/span> (dv=' score<\/span> ', between=' group<\/span> ', data=df)\n\n        Source ddof1 ddof2 F p-unc np2\n0 group 2 16.651295 9.717185 0.001598 0.399286\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e42\u0e14\u0e22\u0e23\u0e27\u0e21 ( 0.001598<\/strong> ) \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e32\u0e23\u0e32\u0e07 ANOVA \u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 \u03b1 = 0.05 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e40\u0e2a\u0e18\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e10\u0e32\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e01\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e01\u0e32\u0e23\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35<\/span><\/p>\n
 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e36\u0e07\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07 Games-Howell \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e40\u0e08\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e43\u0e14\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07:<\/span><\/p>\n
 pg. pairwise_gameshowell<\/span> (dv=' score<\/span> ', between=' group<\/span> ', data=df)\n\n\n        A B mean(A) mean(B) diff se T df pval\t\n0 a b 77.3 91.8 -14.5 3.843754 -3.772354 11.6767 0.0072\n1 a c 77.3 84.7 -7.4 3.952777 -1.872102 12.7528 0.1864\n2 b c 91.8 84.7 7.1 2.179959 3.256942 17.4419 0.0119\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21 a<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30 b<\/strong> \u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e19\u0e31\u0e22\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21 b<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30 c<\/strong> \u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e19\u0e31\u0e22\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d<\/span><\/p>\n
 \u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e27\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e32\u0e07\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e43\u0e19 Python<\/a>
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e27\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e32\u0e07\u0e43\u0e19 Python<\/a>
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e31\u0e14 ANOVA \u0e0b\u0e49\u0e33\u0e43\u0e19 Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e27\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 Welch \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e17\u0e32\u0e07\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e02\u0e2d […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-1616","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-3"],"yoast_head":"\nANOVA \u0e02\u0e2d\u0e07 Welch \u0e43\u0e19 Python (\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19)<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"\u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23 ANOVA \u0e02\u0e2d\u0e07 Welch \u0e43\u0e19 Python \u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/welchs-anova-\u0e43\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e21\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"th_TH\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"ANOVA \u0e02\u0e2d\u0e07 Welch \u0e43\u0e19 Python (\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19)\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"\u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23 ANOVA \u0e02\u0e2d\u0e07 Welch \u0e43\u0e19 Python \u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/th\/welchs-anova-\u0e43\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e21\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-25T15:42:09+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"\u0e14\u0e23.\u0e40\u0e1a\u0e19\u0e08\u0e32\u0e21\u0e34\u0e19 \u0e41\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e14\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e31\u0e19\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"\u0e14\u0e23.\u0e40\u0e1a\u0e19\u0e08\u0e32\u0e21\u0e34\u0e19 \u0e41\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e14\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e31\u0e19\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" 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