如何在Python中进行Wilcoxon签名秩检验？

Wilcoxon测试是比较两个匹配组的非参数统计检验方法，可能涉及签名秩检验版或秩和检验。该检验方法可有效计算成对匹配之间的差异，并检查该差异是否在统计上与其他差异有显著差异。在本文中，我们将探讨Wilcoxon签名秩检验并演示如何在Python中运行它。

什么是Wilcoxon签名秩检验？

Wilcoxon签名秩检验是一种非参数单变量检验方法，可用作依赖t检验的替代方法。当使用Wilcoxon T检验时，统计值通常称为T值。它是由scipy.stats.wilcoxon()计算的基础。当证据与正态性假设相矛盾时，建议使用此检验方法。它用于确定某种治疗或干预的“之前”和“之后”条件之间的评分是否显著变化。例如，可以在某个特定条件或特定时期中测量一个人在经过某种治疗之前和之后的血压。

正在测试的假设是 –

• 零假设（H0） – 匹配之间的差异具有围绕零的对称分布。

• 备择假设（HA） – 匹配之间的差异没有围绕零的对称分布。

Wilcoxon签名秩检验的假设

Wilcoxon签名秩检验结果的可信性存在以下假设 –

• 两个匹配项来自相同的总体。

• 预先随机选择配对的观测值。

• 因变量（DV）必须是连续的，并使用序数或连续比例尺进行评估。

如果破坏这些假设，则应使用其他测试方法。

Python中的Wilcoxon签名秩检验

我们将使用Python编程语言和来自scipy.stats模块的Wilcoxon()函数简单地对所提供的两组进行Wilcoxon签名秩检验。

示例

import scipy.stats as stats
a = [574, 654, 79, 963, 54, 40, 3, 39, 43, 55]
b = [55, 87, 951, 54, 753, 529, 754, 2, 97, 796]
#进行Wilcoxon-Signed秩检验
stats.wilcoxon(a, b)

输出

WilcoxonResult(statistic=20.0, pvalue=0.4921875)

结论

在统计学中，Wilcoxon签名秩检验通常用于确定数据的差异性。在本文中，我们讨论了它以及如何在Python中实现。