Python SciPy stats.obrientransform用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.stats.obrientransform 的用法。

用法:

scipy.stats.obrientransform(*samples)#

計算輸入數據(任意數量的數組)的 O'Brien 變換。

用於在運行one-way stats 之前測試方差的同質性。 *samples 中的每個數組都是因子的一個級別。如果 f_oneway 在轉換後的數據上運行並發現顯著，則方差不相等。來自 Maxwell 和 Delaney [1]，第 112 頁。

參數 ：：

sample1, sample2, …： array_like

任意數量的數組。

返回 ：：

obrientransform： ndarray

用於方差分析的轉換數據。結果的第一維對應於轉換後的數組序列。如果給定的數組都是相同長度的一維數組，則返回值是一個二維數組；否則它是一個對象類型的一維數組，每個元素都是一個ndarray。

參考：

[1]

S. E. Maxwell 和 H. D. Delaney，“設計實驗和分析數據：模型比較視角”，Wadsworth，1990 年。

例子：

我們將測試以下數據集的方差差異。

>>> x = [10, 11, 13, 9, 7, 12, 12, 9, 10]
>>> y = [13, 21, 5, 10, 8, 14, 10, 12, 7, 15]

將 O'Brien 變換應用於數據。

>>> from scipy.stats import obrientransform
>>> tx, ty = obrientransform(x, y)

使用 scipy.stats.f_oneway 將 one-way ANOVA 檢驗應用於轉換後的數據。

>>> from scipy.stats import f_oneway
>>> F, p = f_oneway(tx, ty)
>>> p
0.1314139477040335

如果我們要求 p < 0.05 具有顯著性，我們不能得出方差不同的結論。