Python数据分析之方差分析

Posted 2023-04-17

参考技术A 设某苗圃对一花木种子制定了5种不同的处理方法，每种方法处理了6粒种子进行育苗试验。一年后观察苗高获得资料如下表。已知除处理方法不同外，其他育苗条件相同且苗高的分布近似于正态、等方差，试以95%的可靠性判断种子的处理方法对苗木生长是否有显著影响。

可以把数据转化为如下格式，方便在python的方差分析中运行：

结果如图：

查表得F0.05(4,25)=2.76，因为F=Sb2/Sw2=4.38﹥F0.05(4,25)=2.76，所以推翻（或者说拒绝）假设H0，即不同的处理方法造成了苗木高生长的差异显著。

python方差检验分析（ANOVA）

python方差检验分析（ANOVA）

方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。

单因素方差分析（one-way ANOVA）也称为F检验，是通过对数据变异的分析来推断两个或多个样本均数所代表的总体均数是否有差别的一种统计推断方法。简单的来说，就是用来检验同一个影响因素的不同水平对因量是否有影响的一种方法。

测试两个或多个独立样本的均值是否显着不同。

假设条件

• 每个样本中的观察结果都是独立且均等分布的（iid）。
• 每个样本中的观察值均呈正态分布。
• 每个样本中的观察值具有相同的方差。

解释

• H0：样本均值相等。
• H1：样本的一种或多种平均值不相等。

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# Example of the Analysis of Variance Test
from scipy.stats import f_oneway
data1 = [0.873, 2.817,