Python 如何在Python中执行Dunn’s检验

在本文中，我们将介绍如何使用Python进行Dunn’s检验。Dunn’s检验是一种非参数统计方法，用于比较两个或多个组之间的差异性。它是一种多重比较方法，常用于分析非正态分布或者存在异常值的数据。

Dunn’s检验简介

Dunn’s检验基于原始数据的秩次转换，将数据转化为秩次，然后进行统计分析。它对每一对组的差异进行比较，计算出一个统计量，然后根据统计量的值进行假设检验。

Dunn’s检验的零假设是，所比较的组之间没有显著差异。如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝零假设，说明组之间存在显著差异。

Python中执行Dunn’s检验的步骤

在Python中执行Dunn’s检验的步骤如下：

导入所需的库：

import pandas as pd
from scipy.stats import rankdata
from scikit_posthocs import posthoc_dunn

准备数据：

data = pd.DataFrame({'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                     'Value': [10, 12, 15, 18, 20, 22]})

将数据转化为秩次：

data['Rank'] = rankdata(data['Value'])

执行Dunn’s检验：

result = posthoc_dunn(data, val_col='Rank', group_col='Group')

Dunn’s检验的结果会返回一个相关系数矩阵，其中每个元素表示对应组之间的差异显著性。你可以将结果以表格的形式打印出来，方便查看。

print(result)

这样就可以在Python中执行Dunn’s检验了。

Dunn’s检验的示例

让我们通过一个示例来演示如何在Python中执行Dunn’s检验。假设我们有三个组的数据，分别是A组、B组和C组，在每个组中我们测量了一个变量的值。

data = pd.DataFrame({'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                     'Value': [10, 12, 15, 18, 20, 22]})

首先，我们要将数据转化为秩次：

data['Rank'] = rankdata(data['Value'])

然后，我们执行Dunn’s检验：

result = posthoc_dunn(data, val_col='Rank', group_col='Group')

最后，我们打印结果：

print(result)

执行代码后，我们可以得到如下结果：

    A    B    C
A NaN  1.0  1.0
B 1.0  NaN  1.0
C 1.0  1.0  NaN

结果矩阵的对角线元素为NaN，表示对应组与自身进行比较；其他元素表示对应组之间的差异显著性。在这个示例中，A组与B组、A组与C组、B组与C组之间的差异都是显著的（p值小于0.05）。

总结

通过本文，我们了解了在Python中执行Dunn’s检验的步骤。首先，我们需要导入相应的库；然后，准备数据并将其转化为秩次；最后，执行Dunn’s检验并打印结果。通过Dunn’s检验，我们可以比较两个或多个组之间的差异显著性，从而得到有关数据的重要信息。希望本文对您学习和使用Dunn’s检验有所帮助！