Как выполнить односторонний ANOVA в Python


Однофакторный дисперсионный анализ («дисперсионный анализ») используется для определения наличия или отсутствия статистически значимой разницы между средними значениями трех или более независимых групп.

В этом руководстве объясняется, как выполнить односторонний ANOVA в Python.

Пример: однофакторный дисперсионный анализ в Python

Исследователь набирает 30 студентов для участия в исследовании. Студентам случайным образом назначают использовать один из трех методов обучения в течение следующих трех недель для подготовки к экзамену. По истечении трех недель все студенты сдают одинаковый тест.

Используйте следующие шаги, чтобы выполнить однофакторный дисперсионный анализ, чтобы определить, одинаковы ли средние баллы для всех трех групп.

Шаг 1: Введите данные.

Во-первых, мы введем экзаменационные баллы для каждой группы в три отдельных массива:

#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]

Шаг 2: Выполните односторонний ANOVA.

Далее мы будем использовать функцию f_oneway() из библиотеки SciPy для выполнения однофакторного дисперсионного анализа:

from scipy.stats import f_oneway

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

(statistic=2.3575, pvalue=0.1138)

Шаг 3: Интерпретируйте результаты.

Однофакторный дисперсионный анализ использует следующие нулевую и альтернативную гипотезы :

  • H 0 (нулевая гипотеза): µ 1 = µ 2 = µ 3 = … = µ k (все средние значения совокупности равны)
  • H 1 (нулевая гипотеза): по крайней мере одно среднее значение популяции отличаетсяот остальных

Статистика F-теста равна 2,3575 , а соответствующее значение p равно 0,1138.Поскольку p-значение не меньше 0,05, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу.

Это означает, что у нас нет достаточных доказательств того, что между тремя методами обучения есть разница в экзаменационных баллах.

Дополнительные ресурсы

Следующие руководства предоставляют дополнительную информацию об однофакторном ANOVA:

Введение в однофакторный дисперсионный анализ
Калькулятор однофакторного дисперсионного анализа
Полное руководство: как сообщить о результатах ANOVA

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.