Як виконати тест фрідмана на python

Критерій Фрідмана є непараметричною альтернативою дисперсійному аналізу повторних вимірювань . Він використовується для визначення того, чи існує статистично значуща різниця між середніми значеннями трьох або більше груп, у яких однакові суб’єкти з’являються в кожній групі.

Цей посібник пояснює, як виконати тест Фрідмана на Python.

Приклад: тест Фрідмана на Python

Дослідник хоче знати, чи однаковий час реакції пацієнтів на три різні препарати. Щоб перевірити це, він виміряв час реакції (у секундах) 10 різних пацієнтів на кожен із трьох препаратів.

Виконайте наступні кроки, щоб виконати тест Фрідмана в Python, щоб визначити, чи відрізняється середній час реакції на різні препарати.

Крок 1: Введіть дані.

Спочатку ми створимо три таблиці, що містять час відповіді для кожного пацієнта на кожне з трьох ліків:

 group1 = [4, 6, 3, 4, 3, 2, 2, 7, 6, 5]
group2 = [5, 6, 8, 7, 7, 8, 4, 6, 4, 5]
group3 = [2, 4, 4, 3, 2, 2, 1, 4, 3, 2]

Крок 2: Виконайте тест Фрідмана.

Далі ми виконаємо тест Фрідмана за допомогою функції friedmanchisquare() з бібліотеки scipy.stats:

 from scipy import stats

#perform Friedman Test
stats. friedmanchisquare (group1, group2, group3)

(statistic=13.3514, pvalue=0.00126)

Крок 3: Інтерпретація результатів.

Тест Фрідмана використовує такі нульові та альтернативні гіпотези:

Нульова гіпотеза (H ₀ ): середнє значення кожної сукупності є рівним.

Альтернативна гіпотеза: (Ha): принаймні одне середнє значення сукупності відрізняється від інших.

У цьому прикладі тестова статистика становить 13,3514 , а відповідне значення p — p = 0,00126 . Оскільки це p-значення менше 0,05, ми можемо відхилити нульову гіпотезу про те, що середній час реакції однаковий для всіх трьох препаратів.

Іншими словами, ми маємо достатньо доказів, щоб зробити висновок, що тип використовуваних ліків викликає статистично значущі відмінності в часі реакції.