Python에서 Welch의 ANOVA를 수행하는 방법은 무엇입니까?

Welch의 ANOVA는 다양한 표본 크기와 분산을 허용하는 표준 ANOVA 테스트의 확장입니다. 분산 분석 테스트에서 비교된 표본에는 비교 가능한 분산이나 표본 크기가 없는 경우가 많습니다. 어떤 경우에는 표준 분산 분석 대신 Welch의 분산 분석을 수행해야 합니다. 이는 허용되지 않기 때문입니다. 이 글에서는 Welch의 분산 분석에 대해 자세히 알아봅니다.

Welch의 분산 분석이란 무엇입니까?

Welch의 ANOVA는 두 개 이상의 표본 평균을 비교하는 데 사용되는 ANOVA 테스트의 변형입니다. 분산 분석은 두 개 이상의 표본 평균이 서로 크게 다른지 여부를 확인합니다. Welch의 분산 분석은 표본의 분산이나 표본 크기가 균일하지 않을 때 사용되는 기존 분산 분석 검정의 확장입니다.

일반적인 분산 분석(샘플 간 분산이 동일하다고 가정)과 달리 Welch의 분산 분석은 수정된 F-통계량을 사용하여 균등하지 않은 분산을 설명합니다. 따라서 이는 보다 광범위한 시나리오에서 사용할 수 있는 보다 강력한 테스트입니다.

Python에서 Welch의 ANOVA 구현

Python의 scipy.stats.f oneway() 메서드를 사용하여 Welch의 ANOVA를 수행할 수 있습니다.

문법

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이 함수는 3개 이상의 샘플을 입력으로 받아들이는 ANOVA 테스트의 F 통계 및 p-값을 반환합니다.

알고리즘

• scipy 라이브러리를 가져옵니다.

• ANOVA 작업을 위한 샘플 데이터를 만듭니다.

• ANOVA 작업을 수행합니다.

• 결과를 인쇄하세요.

예

이 기능을 사용하여 세 가지 샘플에 대해 Welch ANOVA를 수행하는 방법에 대한 지침은 아래에 제공됩니다. -

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출력

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이 예에서는 Welch의 ANOVA 분석이 세 개의 샘플에 대해 수행되며 f oneway() 함수는 F− 통계량과 p− 값을 제공합니다. 귀무 가설이 참이고 관찰된 심각한 결과가 발생할 가능성이 낮다는 가정 하에 그룹 간 변동과 그룹 내 변동의 비율을 각각 p-값과 F-통계량을 기준으로 평가했습니다.

표본 평균 간에 상당한 차이가 있는 경우 이 숫자를 사용하여 이를 정량화할 수 있습니다. p-값이 미리 설정된 임계값(일반적으로 0.05)보다 작은 경우 귀무 가설을 기각하고 표본 평균 간에 유의한 차이가 있음을 확인할 수 있습니다.

결론

요약하자면 Welch의 ANOVA 테스트는 기존 ANOVA 테스트와 동일합니다. 검정의 p-값이 미리 설정된 임계값(보통 0.05)보다 작으면 귀무 가설을 무시할 수 있으며 표본 평균이 크게 다른 것으로 판단됩니다. Welch의 ANOVA의 결론은 통계 테스트의 결과와 마찬가지로 정보와 가정을 기반으로 한 경우에만 신뢰할 수 있습니다. 분석가는 테스트 결과를 올바르게 해석하기 위해 테스트의 가정과 데이터를 신중하게 고려해야 합니다.

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