14單因素方差分析:One-Way ANOVA

2021-12-23 曾老師會計與統計

正如之前所講，方差分析有個前提條件是因變量需要符合正態分布（正態性），網上方差分析文章很多，但嚴格按照假設前提進行檢驗後再分析的卻很少，或許認為樣本是正態的，或者認為雖然不正態，但對分析結果影響不大，因而很少有人先進行正態分布性檢驗。

事實上方差分析的因變量確實需要滿足正態分布特質，如果沒有滿足，則可以使用非參數檢驗進行檢驗。例如：MannWhitneyu檢驗，Kruskal-Wallis-H檢驗，Alexander-Govern scipy.stats.alexandergovern。

Mann-Whitney rank test on two samples.

Friedman test for repeated measurements.

ksstat = []pval = []teach_i =[]for i  in df.teach.unique():    data_i = df[df.teach ==i]    ks,p = lilliefors(data_i['method_score'])    ksstat.append(ks)    pval.append(p)    teach_i.append(i)
檢驗結果：
除了teach4外，其他p值均通過正態性檢驗。當然，是否這也與顯著性水平大小的選擇有關。

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