Python에서 Dunn의 테스트를 수행하는 방법은 무엇입니까?

Dunn의 검정은 여러 표본의 평균을 비교하기 위한 통계 기법으로, 어떤 표본이 서로 눈에 띄게 다른지 확인하기 위해 수많은 표본의 평균을 비교해야 하는 경우 Dunn의 검정은 다양한 분야에서 자주 사용됩니다. 생물학, 심리학, 교육을 포함하여 이 기사에서는 Python 구현과 함께 Dunn의 테스트를 자세히 살펴보겠습니다.

던의 테스트란 무엇인가요?

Dunn의 테스트는 여러 샘플의 평균을 비교하는 데 사용되는 통계 분석 방법입니다. 두 개 이상의 표본의 평균을 비교하여 어떤 표본이 서로 유의하게 다른지 판단하는 데 사용되는 다중비교 검정 방법입니다.

정규성 가정이 위반되는 경우 Dunn의 비모수적 Kruskal-Wallis 검정을 사용하여 여러 표본의 평균을 비교하는 경우가 있습니다. 표본 평균 간에 유의미한 차이가 있는 경우 Kruskal-Wallis 테스트를 사용하여 이러한 차이를 찾았습니다. 표본 평균을 쌍으로 비교하여 어떤 표본이 서로 크게 다른지 확인합니다. 그런 다음 Dunn의 검정을 사용하여 표본 평균을 비교합니다.

Dunn의 Python 테스트

Python에서 Dunn의 테스트를 실행하려면 scikit-posthocs 라이브러리의 posthoc dunn() 메서드를 사용할 수 있습니다.

아래 코드는 이 기능을 사용하는 방법을 보여줍니다 -

문법

Bartlett의 검정 통계량과 p-값은 이 함수가 데이터 배열을 수신한 후 반환됩니다.

매개변수

• p_adjust는 p 값 조정 방법입니다

Python에서의 테스트를 시연하려면 다음 시나리오를 고려하십시오. 연구원은 세 가지 다른 비료가 서로 다른 수준의 식물 성장을 유발하는지 여부를 확인하려고 합니다. 그들은 무작위로 30개의 서로 다른 식물을 선택하고 이를 각각 다른 비료를 사용하는 10개의 식물로 구성된 세 그룹으로 나누었습니다. 그들은 한 달 말에 각 식물의 높이를 측정했습니다.

알고리즘

• scikit-posthocs 라이브러리 설치

• 10개 식물의 성장 데이터를 그룹별로 지정

• 3가지 조합을 모두 하나의 데이터로 병합

• Bonferonni 보정을 사용한 Dunn의 p-값 테스트

예

여기에서는 scikit-posthocs 라이브러리를 사용하여 Dunn의 테스트를 실행하는 방법을 보여줍니다.

출력

결론

Dunn의 테스트는 생물학, 심리학, 교육 등 다양한 분야에서 널리 사용되며, 여러 표본의 평균을 비교하여 표본 간에 유의한 차이가 있는지 확인해야 합니다. 이는 정규성 가정에 의존하지 않는 비모수적 테스트이기 때문에 정규성 가정을 위반할 때 특히 유용합니다.

Dunn의 테스트는 교육 분야에서 여러 학교나 학급의 많은 표본 데이터의 평균을 비교하여 학교나 교실의 평균에 유의미한 차이가 있는지 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 다른 학교의 평균 시험 점수나 다른 교실의 평균 점수를 비교하는 데 사용할 수 있습니다.

위 내용은 Python에서 Dunn의 테스트를 수행하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!