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法律研究如何在Python中进行Wilcoxon符号秩检验？
Wilcoxon检验是一种非参数统计检验，用于比较两个配对组。它可以是符号秩检验或秩和检验。这些检验的效率在于计算配对间的差异，并检查该差异是否与其他差异在统计上显著不同。在本文中，我们将探讨Wilcoxon符号秩检验，并演示如何在Python中运行它。
什么是Wilcoxon符号秩检验？
Wilcoxon符号秩检验是一种非参数单变量检验，可以用作配对t检验的替代方法。统计值通常被称为T值，当使用Wilcoxon T检验时也是如此。它是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。它用于确定某种治疗或干预措施的“之前”和“之后”状态之间的等级是否发生了显著变化。例如，在某种治疗前后测量一个人的血压，在某种条件下或特定时间段内观察他们。
正在检验的假设为：
零假设 (H0) - 配对间的差异在零值周围呈对称分布。
备择假设 (HA) - 配对间的差异在零值周围不呈对称分布。
Wilcoxon符号秩检验的假设
为了使Wilcoxon符号秩检验的结果可信，必须满足以下假设：
每一对中的两个观测值来自相同的总体。
配对观测值是独立且先验随机选择的。
因变量 (DV) 必须是连续的，并使用序数或连续量表进行测量。
如果违反了任何这些假设，则应使用其他检验。
Python中的Wilcoxon符号秩检验
我们将使用Python编程语言和scipy.stats模块中的Wilcoxon()函数，对给定的两个组简单地进行Wilcoxon符号秩检验。
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] # conduct the Wilcoxon-Signed Rank Test stats.wilcoxon(a, b)
输出
WilcoxonResult(statistic=20.0, pvalue=0.4921875)
结论
在统计学中，Wilcoxon符号秩检验主要用于确定数据的洞察力。在本文中，我们讨论了它以及如何在Python中进行。
更新于：2022年12月1日
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