Как выполнить тест Бартлетта в Python (шаг за шагом)


Тест Бартлетта — это статистический тест, который используется для определения того, равны ли дисперсии между несколькими группами.

Многие статистические тесты (например, однофакторный дисперсионный анализ ) предполагают, что дисперсии одинаковы для всех выборок. Для проверки этого предположения можно использовать тест Бартлетта.

В этом тесте используются следующие нулевая и альтернативная гипотезы :

H 0 : Дисперсия среди каждой группы равна.

H A : По крайней мере, одна группа имеет дисперсию, не равную остальным.

Статистика теста соответствует распределению хи-квадрат с k-1 степенями свободы, где k — количество групп.

Если соответствующее p-значение тестовой статистики меньше некоторого уровня значимости (например, α = 0,05), то мы можем отклонить нулевую гипотезу и сделать вывод, что не все группы имеют одинаковую дисперсию.

В следующем пошаговом примере объясняется, как выполнить тест Бартлетта в Python.

Шаг 1: Создайте данные

Чтобы определить, приводят ли три разных метода обучения к разным экзаменационным баллам, профессор случайным образом назначает 10 студентов для использования каждого метода (метода A, B или C) в течение одной недели, а затем заставляет каждого студента сдать экзамен одинаковой сложности.

Экзаменационные баллы 30 студентов показаны ниже:

#create data
A = [85, 86, 88, 75, 78, 94, 98, 79, 71, 80]
B = [91, 92, 93, 85, 87, 84, 82, 88, 95, 96]
C = [79, 78, 88, 94, 92, 85, 83, 85, 82, 81]

Шаг 2: Проведите тест Бартлетта

Чтобы выполнить тест Бартлетта, мы можем использовать функцию scipy.stats.bartlett() .

Вот как использовать эту функцию в нашем примере:

import scipy. stats as stats

#perform Bartlett's test 
stats. bartlett (A, B, C)

BartlettResult(statistic=3.30243757, pvalue=0.191815983)

Тест возвращает следующие результаты:

  • Статистика теста B : 3,3024
  • P-значение: 0,1918

Поскольку p-значение не меньше 0,05, профессор не сможет отвергнуть нулевую гипотезу. Другими словами, у нее нет достаточных доказательств того, что эти три группы имеют разные дисперсии.

Таким образом, она может приступить к выполнению однофакторного дисперсионного анализа.

Дополнительные ресурсы

Калькулятор теста Бартлетта
Как проверить предположения ANOVA
Как выполнить односторонний ANOVA в Python

Замечательно! Вы успешно подписались.
Добро пожаловать обратно! Вы успешно вошли
Вы успешно подписались на кодкамп.
Срок действия вашей ссылки истек.
Ура! Проверьте свою электронную почту на наличие волшебной ссылки для входа.
Успех! Ваша платежная информация обновлена.
Ваша платежная информация не была обновлена.