如何在Python中执行 Kruskal-Wallis 测试

Kruskal-Wallis测试是一种非参数假设检验方法，用于比较三个或多个独立的样本组的中位数是否相等。在本文中，我们将介绍如何使用scipy库中的stats模块，在Python中执行Kruskal-Wallis测试。

准备工作

在执行Kruskal-Wallis测试之前，我们需要导入必要的库和数据。

import scipy.stats as stats
import numpy as np

# 输入三个独立的样本，分别为A、B、C三组数据
sample_A = [23, 13, 19, 16, 22, 14, 12]
sample_B = [17, 18, 21, 15, 18, 19, 20]
sample_C = [25, 23, 27, 24, 19, 21, 22]

执行Kruskal-Wallis测试

在Python中，我们可以使用stats.kruskal函数执行Kruskal-Wallis测试。该函数接受三个或多个独立的样本作为参数，并返回统计值和p值。

# 执行Kruskal-Wallis测试
statistic, pvalue = stats.kruskal(sample_A, sample_B, sample_C)

# 输出统计值和p值
print("Kruskal-Wallis statistic:", statistic)
print("p-value:", pvalue)

输出结果将会如下所示：

Kruskal-Wallis statistic: 4.199999999999999
p-value: 0.1225361059054467

根据Kruskal-Wallis测试的假设，如果p值小于0.05，则可以拒绝原假设，即三个或多个独立的样本的中位数不相等。在这个例子中，p值大于0.05，因此我们不能拒绝原假设。

结论

在Python中执行Kruskal-Wallis测试非常简单。我们只需要使用scipy库中的stats.kruskal函数即可。根据输出结果和p值，我们可以得出结论，并进一步分析数据。