用Python学分析|用Python学分析 - 单因素方差分析用Python学分析-单因素方差分析

单因素方差分析(One-Way Analysis of Variance)
判断控制变量是否对观测变量产生了显著影响
分析步骤

建立检验假设

- H0：不同因子水平间的均值无差异
- H1：不同因子水平间的均值有显著差异
- 【注意】有差异，有可能是所有因子水平间都存在差异，也有可能只有两个因子水平间的均值存在差异

计算检验统计量F值

F = MSA / MSE
MSA = SSA / ( k - 1 ) MSA：组间均方, 对总体方差的一个估计
MSE = SSE / ( n - k ) MSE：组内均方,不论H0是否为真，MSE都是总体方差的一个无偏估计
SST = SSA + SSE SST：总误差平方和，反映全部观测值的离散情况
SSA:组间误差平方和，也称水平项误差平方和，反映各因子水平（总体）的样本均值之间的差异程度
SSE: 组内误差平方和

确定P值
方差分析表
根据给定的显著性水平，并作出决策

根据F值进行假设检验
根据选定的显著性水平，F值大于临界值时，将拒绝原假设
根据P值进行假设检验

进一步分析
方差齐性检验
多重比较检验

【用Python学分析|用Python学分析 - 单因素方差分析】- 确定控制变量的不同水平对观测变量的影响程度
- 哪个水平的作用明显区别于其他水平
- 哪个水平的作用是不显著
- 等等
【python分析：用ols模块进行计算】

# 引入数据 import pandas as pd data_value = https://www.it610.com/article/{'无促销':[23,19,17,26,28,23,24,30], '被动促销':[26,22,20,30,36,28,30,32], '主动促销':[30,23,25,32,48,40,41,46]}# 因变量 da = pd.DataFrame( data_value ).stack() da.columns = ['水平','观测值']# ols模块进行分析from statsmodels.formula.api import ols from statsmodels.stats.anova import anova_lm formula = '{} ~ {}'.format(da.columns[1], da.columns[0]) model = ols( formula, da ).fit() anovat = anova_lm(model) print(anovat)

输出结果：

文章图片

【python分析：用自定义函数进行计算】

''' 遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：857662006 寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助, 群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！ ''' def ANOVA_oneway( df, a = 0.05 ): from scipy.stats import f ''' 进行单因素方差分析输入值：df - pd.DataFrame，第一列为水平，第二列为观测值；a - 显著性水平，默认为0.05 返回类型：字典返回值：方差分析相关数据 ''' res = { 'SSA':0, 'SST':0 } mu = df[df.columns[1]].mean() da = df.groupby( df.columns[0] ).agg( {df.columns[1]:['mean','count']}) da.columns = ['mean','count'] res['df_A'] = len(list(da.index)) - 1# 自由度 # 组间误差平方和 for row in da.index: res['SSA'] += (da.loc[row,'mean'] - mu )**2 * da.loc[row,'count'] # 总误差平方和 for e in df[df.columns[1]].values: res['SST'] += (e - mu )**2 res['SSE'] = res['SST'] - res['SSA']# 组内误差平方和 res['df_E'] = len(df) - res['df_A'] - 1# 残差自由度 res['df_T'] = len(df) - 1# 总和自由度 res['MSA'] = res['SSA'] / res['df_A']# 组间均方 res['MSE'] = res['SSE'] / res['df_E']# 组内均方 res['F'] = res['MSA'] / res['MSE']# F值 res['p_value'] = 1 - f(res['df_A'],res['df_E'] ).cdf( res['F'])#p值 res['a'] = a res['F_alpha'] = f(res['df_A'],res['df_E'] ).ppf( 1-a ) # 基于显著性水平a的F临界值 return resdef print_ANOVA_oneway( d, maxedg = 90 ): ''' 打印单因素方差分析表输入值：d - dict字典，包含分析表所需要的数据; maxedg - 打印输出时装饰分隔符的最大长度 ''' title = '【单因素方差分析表】' print( title.center( maxedg )) print( '=' *maxedg ) print( '{:^12s}|{:^16s}|{:^6s}|{:^16s}|{:^12s}|{:^10s}|'.format('误差来源','平方和','自由度','均方和','F','p值')) print( '-' *maxedg ) print( '{:8s}|{:>18,.4f} |{:>8d} |{:>18,.4f} |{:>11.6f} |{:>10.3%} |'.format( '组间（因子影响）',d['SSA'],d['df_A'],d['MSA'],d['F'],d['p_value'])) print( '{:10s}|{:>18,.4f} |{:>8d} |{:>18,.4f} |'.format( '组内（误差）',d['SSE'],d['df_E'],d['MSE'])) print( '{:14s}|{:>18,.4f} |{:>8d} |'.format( '总和',d['SST'],d['df_T'])) print( '-' *maxedg ) print('备注：显著性水平为 {:.2%} 时，F的临界值是 {:.6f}。'.format(d['a'],d['F_alpha']))p = 0.95 # 设定置信度水平 maxedg = 93 # 设定输出时装饰分隔符的最大长度 # 计算并输出单因素方差分析表 res = ANOVA_oneway( da, a = 1-p ) print_ANOVA_oneway( res, maxedg = maxedg )