Comment réaliser l'ANOVA de Welch en Python ?

L'ANOVA de Welch est une extension du test ANOVA standard qui permet différentes tailles d'échantillon et variances. Souvent, les échantillons comparés dans un test ANOVA peuvent ne pas présenter de variances ou de tailles d'échantillon comparables. Dans certains cas, une ANOVA de Welch doit être effectuée au lieu d’un test ANOVA standard car elle est inacceptable. Dans cet article, nous en apprendrons davantage sur l’analyse de variance de Welch

Qu’est-ce que l’ANOVA de Welch ?

L'ANOVA de Welch est une variante du test ANOVA utilisé pour comparer les moyennes de deux échantillons ou plus. L'analyse de variance détermine si les moyennes de deux échantillons ou plus sont significativement différentes les unes des autres. L'ANOVA de Welch est une extension du test ANOVA classique qui est utilisé lorsque la variance ou la taille des échantillons n'est pas uniforme.

Contrairement à l'ANOVA habituelle (qui suppose des variances égales entre les échantillons), l'ANOVA de Welch utilise une statistique F modifiée pour tenir compte d'une variance inégale. Il s’agit donc d’un test plus robuste qui peut être utilisé dans un plus large éventail de scénarios.

Implémentation de l'ANOVA de Welch en Python

La méthode scipy.stats.f oneway() de Python peut être utilisée pour effectuer l'ANOVA de Welch.

Grammaire

f_statistic, p_value = stats.f_oneway(sample1, sample2, sample3)

Cette fonction renvoie la statistique F et la valeur p d'un test ANOVA qui accepte trois échantillons ou plus en entrée.

Algorithme

• Importez la bibliothèque scipy.

• Créez des exemples de données pour les opérations ANOVA.

• Effectuer des opérations ANOVA.

• Imprimez les résultats.

Exemple

Les instructions sur la façon d'utiliser cette fonction pour effectuer une ANOVA de Welch sur trois échantillons sont fournies ci-dessous -

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)

Sortie

F-statistic: 2.0
p-value: 0.177978515625

Dans cet exemple, l'analyse ANOVA de Welch sera effectuée sur trois échantillons, et la fonction f oneway() fournira la statistique F− et la valeur p−. Le rapport entre la variation entre les groupes et la variation au sein du groupe a été évalué sur la base de la valeur p et de la statistique F, respectivement, en supposant que l'hypothèse nulle est vraie et qu'il est peu probable que des résultats aussi graves observés se produisent.

S'il existe une différence significative entre les moyennes des échantillons, vous pouvez utiliser ces chiffres pour la quantifier. Si la valeur p est inférieure à un seuil prédéfini (généralement 0,05), vous pouvez rejeter l'hypothèse nulle et constater qu'il existe une différence significative entre les moyennes de l'échantillon.

Conclusion

En résumé, le test ANOVA de Welch est équivalent au test ANOVA traditionnel. Si la valeur p du test est inférieure à un seuil prédéfini (généralement 0,05), l'hypothèse nulle peut être ignorée et les moyennes de l'échantillon sont jugées significativement différentes. Les conclusions de l'ANOVA de Welch, comme les résultats de tout test statistique, ne sont crédibles que si elles sont fondées sur les informations et les hypothèses sur lesquelles elles reposent. Les analystes doivent examiner attentivement les hypothèses et les données du test afin d'interpréter correctement les résultats du test.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!