在Python中进行统计检验,你可以使用`scipy`库,它提供了多种统计检验方法,包括正态性检验、相关性检验、参数统计假设检验和非参数统计假设检验等。以下是一些常用的统计检验方法及其示例代码:
正态性检验
使用`shapiro`函数进行正态性检验。
```python
from scipy.stats import shapiro
data = [21,12,12,23,19,13,20,17,14,19]
stat, p = shapiro(data)
print("stat为:%f" % stat, "p值为:%f" % p)
皮尔逊相关性检验
使用`pearsonr`函数检查两个样本是否相关。
```python
from scipy.stats import pearsonr
data1 = [21,12,12,23,19,13,20,17,14,19]
data2 = [12,11,8,9,10,15,16,17,10,16]
corr, p = pearsonr(data1, data2)
print("corr为:%f" % corr, "p值为:%f" % p)
卡方检验
使用`chi2_contingency`函数检验两个分类变量的独立性。
```python
from scipy.stats import chi2_contingency
data1 = [21,12,12,23,19,13,20,17,14,19]
data2 = [12,11,8,9,10,15,16,17,10,16]
stat, p, dof, expected = chi2_contingency(data1, data2)
print("stat为:%f" % stat, "p值为:%f" % p)
T检验
使用`ttest_ind`函数检验两个独立样本的均值是否存在显著差异。
```python
from scipy.stats import ttest_ind
data1 = [21,12,12,23,19,13,20,17,14,19]
data2 = [12,11,8,9,10,15,16,17,10,16]
stat, p = ttest_ind(data1, data2)
print("stat为:%f" % stat, "p值为:%f" % p)
非参数统计检验
使用`mannwhitneyu`函数进行曼-惠特尼U检验,检验两个独立样本的分布是否相等。
```python
from scipy.stats import mannwhitneyu
data1 = [21,12,12,23,19,13,20,17,14,19]
data2 = [12,11,8,9,10,15,16,17,10,16]
stat, p = mannwhitneyu(data1, data2)
print("stat为:%f" % stat, "p值为:%f" % p)
其他检验方法
箱线图:使用`seaborn`或`matplotlib`库绘制。
直方图:使用`matplotlib`或`seaborn`库绘制。
核密度估计:使用`seaborn`或`matplotlib`库绘制。
累积分布函数:使用`matplotlib`库绘制。
图:使用`matplotlib`库绘制。
F检验:使用`f_oneway`函数进行单因素方差分析。
Kolmogorov-Smirnov检验:使用`kstest`函数进行Kolmogorov-Smirnov检验。
以上是使用Python进行统计检验的一些基本方法。你可以根据具体需求选择合适的检验方法。需要注意的是,在进行统计检验之前,通常需要对数据进行适当的预处理,比如检查数据的正态性、方差齐性等,以确保检验的有效性。