使用python进行方差分析,Excel方差检验
方差分析的主要作用是验证两组样本或两组以上样本的平均值之间是否存在显著差异，即平均值是否相同。
这里有两大点需要注意。方差分析最初的假设是样本之间没有显著差异(即均值完全相等)。两个样本数据之间没有交互作用(即样本数据是独立的)，在双向方差分析中用来判断两个因素是否独立。
原则：
方差分析的原理是一个方程，SST=SS组内SSR(所有平方和=组间平方和，组内平方和)。
说明：ANOVA本质上是对全变差的解释。
组间平方和=每组的平均值减去样本的平均值。
组内平方和=从个体中减去每个组的平方和。
方差分析最终结果中的统计量是F统计量，R2。
这里，g是组的数量，n是每个组中数据的长度。
Python实现：
从脚本导入状态
from stats models . formula . API importols
from stats models . stats . anovaimportanova _ lm
from stats models . stats . multicompimportpairwise _ tuke yhsd
进口警告
warnings.filterwarnings(忽略).
导入工具
df2=pd。DataFrame())).
df2 [ group ]=list (ITER工具.重复(-1 .9 ) ) list ) ITER工具.重复(-1 .9))
df2[噪声_A]=0.0
对于数据中的I[ A ]。唯一() :
df2.loc[df2[group]==i， noise _ a ]=data.loc [、、、、]]. values .
df2[噪声_B]=0.0
对于数据中的I[ B ]。唯一() :
df2.loc[df2[group]==i， noise _ b ]=data . loc[data[ b ]==I，[、、、]。价值观。
df2[噪声_C]=0.0
对于数据中的I[ C ]。唯一() :
df2.loc[df2[group]==i， noise _ c ]=data . loc[data[ c ]==I，[ 、、、、。价值观]
df2
#对于一个
ANOVA _ REA=ANOVA _ LM (OLS(噪声_ a ~ c到c)组)，data=df2([组，噪声_A]])(。适合)
Print (ANOVA _ rea))。
#B
ANOVA _ REB=ANOVA _ LM(OLS(noise _ B ~ c到c)组)，data=df2([group ， noise_B]])。适合)
Print (ANOVA _ reb))
#C
ANOVA _ REC=ANOVA _ LM(OLS(noise _ C ~ C到C)组)，data=df2([group ， noise_C]])(。适合)
Print (ANOVA _ rec))
结果表明，A组和B组之间的平均值无显著差异，而c组之间的平均值有差异。
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