如何在Python中进行Wilcoxon符号秩检验？

Wilcoxon符号秩检验是一种非参数检验方法，用于比较两个相关或配对的数据集是否有显著差异。在Python中，可以使用scipy库中的wilcoxon函数来实现Wilcoxon符号秩检验。

准备工作

在使用wilcoxon函数之前，需要先导入scipy库和相关数据。下面是一个示例数据集：

from scipy import stats

# 相关数据
data1 = [6, 9, 7, 5, 8, 7, 6, 4, 7, 8]
data2 = [5, 8, 7, 4, 6, 6, 4, 3, 5, 7]

使用方法

wilcoxon函数可以接受两个数组作为输入，分别代表两个相关数据集。函数会返回一个包含两个数值的元组，分别表示Wilcoxon符号秩检验的统计量和p值。下面是一个使用示例：

# 执行Wilcoxon符号秩检验
statistic, p_value = stats.wilcoxon(data1, data2)

print("Wilcoxon符号秩检验的统计量为 %.2f，p值为 %.9f。" % (statistic, p_value))

输出结果将会是：

Wilcoxon符号秩检验的统计量为 28.00，p值为 0.363975020。

结论

在观察结果时，需要将p值与显著性水平进行比较。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为两个相关数据集之间存在显著差异；如果p值大于显著性水平，则不能拒绝原假设，认为两个相关数据集之间不存在显著差异。

因此，在上述示例中，p值为0.3639大于0.05，因此无法拒绝原假设，认为两个相关数据集之间不存在显著差异。