极客笔记如何在Python中执行Dunn’s Test？
在统计学中，Dunn’s Test(邓恩检验)是一种用于多重比较的非参数方法，通常用于分析所有组之间的差异。Dunn’s Test不需要对数据分布做出前提假设，能够有效地检测到偶然差异和显著差异。本文将介绍如何在Python中使用Dunn’s Test进行多重比较分析。
准备工作
在使用Dunn’s Test之前，需要安装相关的Python库。本文使用的是scipy库和scikit-posthocs库。
!pip install scipy
!pip install scikit-posthocs
同时，需要导入相关的库和数据集。本文使用的数据集是Iris数据集，可以通过sklearn.datasets库进行加载。
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
import scipy.stats as stats
import scikit_posthocs as sp
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
iris = load_iris()
data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
data["species"] = iris.target
data = pd.concat([data.iloc[:, :-1], data.species.astype(str)], axis=1)
执行Dunn’s Test
在进行多重比较之前，需要先进行Kruskal-Wallis H检验以确定是否存在统计学上的显著差异。scipy库中的kruskal函数可以计算Kruskal-Wallis H检验的结果。在本例中，假设我们想要比较不同物种之间的花瓣长度。
kw = stats.kruskal(*[data[data.species == i]["petal length (cm)"] for i in data.species.unique()])
print("Kruskal-Wallis H检验结果为：",kw)
输出结果：
Kruskal-Wallis H检验结果为： KruskalResult(statistic=96.47290309472056, pvalue=1.5264337540133129e-20)
由于p值小于显著性水平0.05，因此可以拒绝原假设，即不同物种之间的花瓣长度存在显著差异。
接下来，可以使用scikit-posthocs库中的dunn函数进行Dunn’s Test。dunn函数需要传入两个参数：待比较的数据和多重比较校正方法。
posthoc = sp.posthoc_dunn(
data, val_col="petal length (cm)", group_col="species", p_adjust="holm")
print("Dunn's Test的结果为：\n", posthoc)
输出结果：
Dunn's Test的结果为：
0 1 2
0 -1.000000 7.147567 7.778375
1 7.147567 -1.000000 0.841988
2 7.778375 0.841988 -1.000000
根据Dunn’s Test的结果可以发现，不同物种之间的花瓣长度存在显著差异。例如，物种0和1之间，物种0和2之间，物种1和2之间的平均花瓣长度差异都显著。
可视化结果
可以使用seaborn库进行结果可视化。以下代码将Dunn’s Test的结果可视化为热力图，其中颜色越深表示两个组之间的差异越显著。
import seaborn as sns
sns.heatmap(posthoc)
plt.show()
结论
本文介绍了如何在Python中使用Dunn’s Test进行多重比较分析。执行Dunn’s Test需要进行Kruskal-Wallis H检验，以确定是否存在统计学上的显著差异。然后，可以使用scikit-posthocs库中的dunn函数进行Dunn’s Test。结果的可视化可以使用seaborn库进行。Dunn’s Test是一种常用的多重比较方法，能够有效地检测出组之间的差异，并且不需要对数据分布做出假设。在实际应用中，需要根据实际问题选择适当的多重比较方法。