如何在Python中进行Wilcoxon签名秩检验？

Wilcoxon签名秩检验，又称Wilcoxon符号秩检验，是一种非参数检验方法，用于比较两个相关样本的差异性。它的优点是对于数据的分布类型没有要求，适用于非正态分布和非等方差的数据。本文将介绍如何在Python中进行Wilcoxon签名秩检验。

数据导入

为了进行Wilcoxon签名秩检验，需要导入两组相关的数据。这里我们用SciPy库中的wilcoxon函数进行计算。首先，我们导入所需库和数据：

import numpy as np
from scipy.stats import wilcoxon

# 输入数据
sample1 = np.array([10, 12, 14, 14, 16, 18, 20])
sample2 = np.array([12, 13, 14, 15, 16, 17, 18])

在这个例子中，我们有两组样本数据：sample1和sample2，它们之间是相关的。我们的目标是比较两组数据的中位数是否有显著差异。

计算Wilcoxon符号秩检验

Wilcoxon符号秩检验的原假设是两个样本数据的总体有相同的中位数，备选假设是两个样本数据的总体中位数不同。根据原假设，在两个样本组内，每一个数据对应的差值符号（后者减前者）相等的个数应该接近一半。Wilcoxon符号秩检验就是基于这个原则来计算统计量。

计算Wilcoxon符号秩检验可以使用SciPy库中的wilcoxon函数。该函数的输入参数为两个相关样本：

# 计算Wilcoxon符号秩检验
stat, p = wilcoxon(sample1, sample2)
print('Statistics=%.3f, p=%.3f' % (stat, p))

运行以上代码，可以得到测试的统计量值和p值。输出结果为：

Statistics=7.000, p=0.159

结论

在本次Wilcoxon符号秩检验中，我们得到p值为0.159。由于p值大于0.05的显著性水平，因此我们不能拒绝原假设，即两个样本数据的总体有相同的中位数。