Як виконати односторонній дисперсійний аналіз у python

Односторонній дисперсійний аналіз («дисперсійний аналіз») використовується, щоб визначити, чи існує статистично значуща різниця між середніми значеннями трьох або більше незалежних груп.

Цей підручник пояснює, як виконувати односторонній дисперсійний аналіз у Python.

Приклад: односторонній дисперсійний аналіз у Python

Дослідник набирає 30 студентів для участі в дослідженні. Студенти випадковим чином розподіляються для використання однієї з трьох методів навчання протягом наступних трьох тижнів для підготовки до іспиту. Наприкінці трьох тижнів усі учні складають той самий тест.

Виконайте наступні дії, щоб виконати односторонній дисперсійний аналіз, щоб визначити, чи однакові середні бали в трьох групах.

Крок 1: Введіть дані.

Спочатку ми внесемо результати іспиту для кожної групи в три окремі таблиці:

 #enter exam scores for each group
group1 = [85, 86, 88, 75, 78, 94, 98, 79, 71, 80]
group2 = [91, 92, 93, 85, 87, 84, 82, 88, 95, 96]
group3 = [79, 78, 88, 94, 92, 85, 83, 85, 82, 81]

Крок 2: Виконайте односторонній дисперсійний аналіз.

Далі ми використаємо функцію f_oneway() із бібліотеки SciPy, щоб виконати односторонній дисперсійний аналіз:

 from scipy.stats import f_oneway

#perform one-way ANOVA
f_oneway(group1, group2, group3)

(statistic=2.3575, pvalue=0.1138)

Крок 3: Інтерпретація результатів.

Односторонній ANOVA використовує такі нульові та альтернативні гіпотези :

• H ₀ (нульова гіпотеза): μ ₁ = μ ₂ = μ ₃ = … = μ _k (усі середні сукупності рівні)
• H ₁ (нульова гіпотеза): принаймні одне середнє значення сукупності відрізняється   відпочинок

Статистика F-критерію становить 2,3575 , а відповідне значення p — 0,1138 . Оскільки p-значення не менше 0,05, ми не можемо відхилити нульову гіпотезу.

Це означає, що ми не маємо достатньо доказів, щоб стверджувати, що існує різниця в іспитових балах між трьома методами навчання.

Додаткові ресурси

У наступних посібниках надається додаткова інформація про односторонній дисперсійний аналіз:

Вступ до одностороннього дисперсійного аналізу
Односторонній калькулятор ANOVA
Повний посібник: як звітувати про результати ANOVA