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法律研究如何在Python中進行Wilcoxon符號秩檢驗？
Wilcoxon檢驗是一種非引數統計檢驗，用於比較兩個配對組。它可以是符號秩檢驗或秩和檢驗。這些檢驗的效率在於計算配對間的差異，並檢查該差異是否與其他差異在統計上顯著不同。在本文中，我們將探討Wilcoxon符號秩檢驗，並演示如何在Python中執行它。
什麼是Wilcoxon符號秩檢驗？
Wilcoxon符號秩檢驗是一種非引數單變數檢驗，可以用作配對t檢驗的替代方法。統計值通常被稱為T值，當使用Wilcoxon T檢驗時也是如此。它是scipy.stats.wilcoxon()計算的基礎。當證據與正態性假設相矛盾時，建議使用此檢驗。它用於確定某種治療或干預措施的“之前”和“之後”狀態之間的等級是否發生了顯著變化。例如，在某種治療前後測量一個人的血壓，在某種條件下或特定時間段內觀察他們。
正在檢驗的假設為：
零假設 (H0) - 配對間的差異在零值周圍呈對稱分佈。
備擇假設 (HA) - 配對間的差異在零值周圍不呈對稱分佈。
Wilcoxon符號秩檢驗的假設
為了使Wilcoxon符號秩檢驗的結果可信，必須滿足以下假設：
每一對中的兩個觀測值來自相同的總體。
配對觀測值是獨立且先驗隨機選擇的。
因變數 (DV) 必須是連續的，並使用序數或連續量表進行測量。
如果違反了任何這些假設，則應使用其他檢驗。
Python中的Wilcoxon符號秩檢驗
我們將使用Python程式語言和scipy.stats模組中的Wilcoxon()函式，對給定的兩個組簡單地進行Wilcoxon符號秩檢驗。
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)
輸出
WilcoxonResult(statistic=20.0, pvalue=0.4921875)
結論
在統計學中，Wilcoxon符號秩檢驗主要用於確定資料的洞察力。在本文中，我們討論了它以及如何在Python中進行。
更新於：2022年12月1日
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