Python でダンのテストを実行するにはどうすればよいですか?

ダンの検定は、複数のサンプルの平均を比較するための統計手法です。多数のサンプルの平均を比較して、どのサンプルが互いに顕著に異なっているかを特定する必要がある場合、ダンの検定は次のようになります。生物学、心理学、教育などのさまざまな分野で頻繁に使用されます。この記事では、Python の実装とともにダンのテストを詳しく検討します。

ダンテストとは何ですか?

ダン検定は、複数のサンプルの平均を比較するために使用される統計分析方法です。これは、2 つ以上のサンプルの平均を比較して、どのサンプルが互いに大きく異なるかを判断するために使用される多重比較検定方法です。

正規性の仮定に違反する場合、ダンのノンパラメトリック クラスカル-ワリス検定が複数のサンプルの平均を比較するために使用されることがあります。サンプル平均間に有意な差がある場合は、Kruskal-Wallis 検定を使用してこれらの違いを見つけました。サンプル平均値をペアごとに比較して、どのサンプルが互いに大きく異なるかを判断します。次に、ダン検定を使用してサンプル平均を比較します。

Python でダンのテストを実行する

Dunn のテストを Python で実行するには、scikit-posthocs ライブラリの posthoc dunn() メソッドを使用できます。

次のコードは、この関数の使用方法を示しています -

＃＃＃文法＃＃＃ リーリー

この関数がデータ配列を受け取った後、バートレットの検定統計量と p 値が返されます。

パラメータ

p_adjust は p 値の調整メソッドです。
Python でのテストを実証するには、次のシナリオを考えてみましょう。研究者は、3 つの異なる肥料が異なるレベルの植物の成長を引き起こすかどうかを発見したいと考えています。彼らは、30 種類の植物をランダムに選択し、10 種類の植物からなる 3 つのグループに分け、それぞれに異なる肥料を使用しました。彼らは月の終わりに各植物の高さを測定しました。

＃＃＃アルゴリズム＃＃＃

scikit-posthocs ライブラリをインストールします

• 10 個の植物の成長データをグループごとに指定します

• 3 つの組み合わせすべてを 1 つのデータにマージします

• ボンフェローニ補正を使用した p 値のダンの検定

• ＃＃＃例＃＃＃

  ここでは、scikit-posthocs ライブラリを使用して Dunn のテストを実行する方法を示します。

  リーリー ＃＃＃出力＃＃＃ リーリー ＃＃＃結論は＃＃＃
ダン検定は、生物学、心理学、教育などの多くの分野で広く使用されており、複数のサンプルの平均値を比較してサンプル間に有意な差があるかどうかを確認する必要があります。これは、正規性の仮定に依存しないノンパラメトリック検定であるため、正規性の仮定に違反した場合に特に有益です。

ダンの検定は、教育の分野でさまざまな学校やクラスの多数のサンプル データの平均値を比較し、学校や教室の平均値に大きな違いがあるかどうかを判断するために使用できます。たとえば、異なる学校のテストの平均点や、異なる教室の平均点を比較するために使用できます。

以上がPython でダンのテストを実行するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。