Як виконати ancova в python
ANCOVA («коваріаційний аналіз») використовується, щоб визначити, чи існує статистично значуща різниця між середніми значеннями трьох або більше незалежних груп, після контролю однієї або кількохковаріат .
Цей посібник пояснює, як виконати ANCOVA в Python.
Приклад: ANCOVA в Python
Викладач хоче знати, чи три різні методи навчання впливають на результати іспиту, але він хоче взяти до уваги поточну оцінку, яку студент уже має в класі.
Він виконає ANCOVA з використанням таких змінних:
- Факторна змінна: технічне дослідження
- Коваріант: поточний бал
- Змінна відповіді: іспитовий бал
Виконайте такі дії, щоб виконати ANCOVA для цього набору даних:
Крок 1: Введіть дані.
Спочатку ми створимо pandas DataFrame для зберігання наших даних:
import numpy as np import pandas as pd #create data df = pd.DataFrame({'technique': np.repeat(['A', 'B', 'C'], 5), 'current_grade': [67, 88, 75, 77, 85, 92, 69, 77, 74, 88, 96, 91, 88, 82, 80], 'exam_score': [77, 89, 72, 74, 69, 78, 88, 93, 94, 90, 85, 81, 83, 88, 79]}) #view data df technical current_grade exam_score 0 A 67 77 1 A 88 89 2 A 75 72 3 A 77 74 4 A 85 69 5 B 92 78 6 B 69 88 7 B 77 93 8 B 74 94 9 B 88 90 10 C 96 85 11 C 91 81 12 C 88 83 13 C 82 88 14 C 80 79
Крок 2: Виконайте ANCOVA.
Далі ми виконаємо ANCOVA за допомогою функції ancova() з бібліотеки penguin:
pip install penguin from penguin import ancova #perform ANCOVA ancova(data= df , dv=' exam_score ', covar=' current_grade ', between=' technique ') Source SS DF F p-unc np2 0 technical 390.575130 2 4.80997 0.03155 0.46653 1 current_grade 4.193886 1 0.10329 0.75393 0.00930 2 Residual 446.606114 11 NaN NaN NaN
Крок 3: Інтерпретація результатів.
З таблиці ANCOVA ми бачимо, що p-value (p-unc = «uncorrected p-value») для методики дослідження становить 0,03155 . Оскільки це значення менше 0,05, ми можемо відхилити нульову гіпотезу про те, що кожен із методів навчання призводить до однакової середньої оцінки іспиту, навіть якщо врахувати поточну оцінку студента в класі .