Welchs ANOVA ist eine Erweiterung des Standard-ANOVA-Tests, der unterschiedliche Stichprobengrößen und Varianzen ermöglicht. Oft weisen die in einem ANOVA-Test verglichenen Stichproben keine vergleichbaren Varianzen oder Stichprobengrößen auf. In einigen Fällen sollte eine Welch-ANOVA anstelle eines Standard-ANOVA-Tests durchgeführt werden, da dies nicht akzeptabel ist. In diesem Artikel erfahren wir mehr über Welchs Varianzanalyse
Welchs ANOVA ist eine Variation des ANOVA-Tests, der zum Vergleich der Mittelwerte von zwei oder mehr Stichproben verwendet wird. Durch die Varianzanalyse wird ermittelt, ob sich die Mittelwerte von zwei oder mehr Stichproben signifikant voneinander unterscheiden. Die Welch-ANOVA ist eine Erweiterung des klassischen ANOVA-Tests, der verwendet wird, wenn die Varianz oder Stichprobengröße der Stichproben nicht einheitlich ist.
Im Gegensatz zur üblichen ANOVA (die gleiche Varianzen über alle Stichproben hinweg annimmt) verwendet Welchs ANOVA eine modifizierte F-Statistik, um ungleichmäßige Varianzen zu berücksichtigen. Daher handelt es sich um einen robusteren Test, der in einem breiteren Spektrum von Szenarien eingesetzt werden kann.
Pythons scipy.stats.f oneway()-Methode kann zur Durchführung der ANOVA von Welch verwendet werden.
f_statistic, p_value = stats.f_oneway(sample1, sample2, sample3)
Diese Funktion gibt die F-Statistik und den p-Wert eines ANOVA-Tests zurück, der drei oder mehr Stichproben als Eingabe akzeptiert.
Importieren Sie die Scipy-Bibliothek.
Erstellen Sie Beispieldaten für ANOVA-Operationen.
Führen Sie ANOVA-Operationen durch.
Drucken Sie die Ergebnisse aus.
Anweisungen zur Verwendung dieser Funktion zur Durchführung einer Welch-ANOVA an drei Proben finden Sie unten -
import scipy.stats as stats
# Sample data
sample1 = [1, 2, 3, 4, 5]
sample2 = [2, 3, 4, 5, 6]
sample3 = [3, 4, 5, 6, 7]
# Perform ANOVA
f_statistic, p_value = stats.f_oneway(sample1, sample2, sample3)
# Print results
print('F-statistic:', f_statistic)
print('p-value:', p_value)
F-statistic: 2.0 p-value: 0.177978515625
In diesem Beispiel wird die ANOVA-Analyse von Welch an drei Stichproben durchgeführt und die Funktion f oneway() liefert die F−-Statistik und den p−-Wert. Das Verhältnis der Variation zwischen den Gruppen zur Variation innerhalb der Gruppe wurde auf der Grundlage des p-Werts bzw. der F-Statistik bewertet, unter der Annahme, dass die Nullhypothese wahr ist und das Auftreten derart schwerwiegender Ergebnisse unwahrscheinlich ist.
Wenn es einen signifikanten Unterschied zwischen den Stichprobenmittelwerten gibt, können Sie diese Zahlen verwenden, um ihn zu quantifizieren. Wenn der p-Wert unter einem voreingestellten Schwellenwert (normalerweise 0,05) liegt, können Sie die Nullhypothese ablehnen und feststellen, dass ein signifikanter Unterschied zwischen den Stichprobenmittelwerten besteht.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der ANOVA-Test von Welch dem traditionellen ANOVA-Test entspricht. Wenn der p-Wert des Tests unter einem voreingestellten Schwellenwert (normalerweise 0,05) liegt, kann die Nullhypothese ignoriert werden und die Stichprobenmittelwerte werden als signifikant unterschiedlich beurteilt. Die Schlussfolgerungen der ANOVA von Welch sind wie die Ergebnisse jedes statistischen Tests nur dann glaubwürdig, wenn sie auf den Informationen und Annahmen basieren, auf denen sie basieren. Analysten müssen die Annahmen und Daten des Tests sorgfältig prüfen, um die Testergebnisse richtig interpretieren zu können.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie führt man Welchs ANOVA in Python durch?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
