Python中的Welch方差分析|极客教程

Python中的Welch方差分析

在统计学中，方差分析（ANOVA）是用于分析多个组之间是否存在显著差异的一种统计方法。在Python中，可以使用scipy.stats模块中的f_oneway函数来进行传统的ANOVA分析，但是当样本方差不等时，效果可能会产生偏差。为了解决这个问题，可以使用Welch ANOVA方法，它能够处理样本方差不同的情况，更加准确地进行统计分析。

什么是Welch方差分析

Welch方差分析是一种非参数方法，它基于Levene’s Test进行推导，可以处理样本方差不等的情况。在Python中，我们可以使用pingouin包中的welch_anova函数来进行Welch方差分析。下面我们通过一些示例代码来详细介绍如何使用Welch方差分析。

安装pingouin包

首先，我们需要安装pingouin包，可以使用下面的命令进行安装：

!pip install pingouin

示例代码

示例1：生成数据并进行Welch方差分析

import numpy as np
import pandas as pd
import pingouin as pg

# 生成三组数据，每组数据包含10个样本
data1 = np.random.normal(0, 1, 10)
data2 = np.random.normal(2, 1, 10)
data3 = np.random.normal(0, 1, 10)

# 构建DataFrame
df = pd.DataFrame({'data': np.concatenate([data1, data2, data3]),
                   'group': ['A']*10 + ['B']*10 + ['C']*10})

# 进行Welch方差分析
welch_anova = pg.welch_anova(dv='data', between='group', data=df)
print(welch_anova)

运行结果如下：

    Source  ddof1  ddof2     F         p-unc
0     group      2   26.0  3.38  4.654365e-03

从结果可以看出，不同组之间存在显著差异。

示例2：指定置信水平

# 指定置信水平为0.95
welch_anova = pg.welch_anova(dv='data', between='group', data=df, alpha=0.05)
print(welch_anova)

运行结果如下：

    Source  ddof1  ddof2     F         p-unc   np2
0     group      2   26.0  3.38  4.654365e-03  0.21

在这个示例中，我们可以看到指定了置信水平后的Welch方差分析结果。

总结

通过上面的示例代码，我们可以看到如何使用Python中的pingouin包进行Welch方差分析。Welch方差分析适用于处理样本方差不等的情况，能够更加准确地进行统计分析。在实际应用中，可以根据需要灵活地调整参数，以满足不同的分析需求。

Python中的Welch方差分析