如何在Python中进行Welch’s ANOVA？

Welch’s ANOVA是一种针对方差不相等的数据组进行的方差分析方法。在实际应用中，Welch’s ANOVA较为常见，因为很多实验数据并不满足方差相等的假设。本文将介绍如何在Python中使用pingouin库进行Welch’s ANOVA分析。

数据准备

我们首先需要准备数据。假设我们是一个水果批发商，想要比较3个不同水果（苹果、香蕉、橙子）的平均价格是否有显著差异。我们采取随机抽样的方式，每个水果抽取10个样本。下面是生成数据的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 生成三个不同水果的样本数据
np.random.seed(42)
apple = np.random.normal(5, 1, 10)
banana = np.random.normal(4.5, 1, 10)
orange = np.random.normal(5.5, 1, 10)

# 将数据放入DataFrame中
df = pd.DataFrame({'apple': apple, 'banana': banana, 'orange': orange})

在这里，我们使用了numpy模块中的random函数生成了三个不同水果的样本数据，并将其存放在DataFrame数据结构中。

进行Welch’s ANOVA分析

接下来，我们将使用pingouin库来进行Welch’s ANOVA分析。pingouin是一个基于pandas的统计分析库，其中包括了许多常用的假设检验和统计分析方法。我们可以使用以下代码导入pingouin库：

!pip install pingouin # 首次使用需要安装

import pingouin as pg

我们可以使用pg.anova函数来进行Welch’s ANOVA分析。下面是示例代码：

# 进行Welch's ANOVA分析
aov = pg.anova(data=df, dv='value', between='group', detailed=True)

# 打印结果
print(aov)

在上述函数中，我们通过data参数指定了数据，dv参数指定了因变量的列名，between参数指定了自变量（分组变量）的列名。detailed=True参数可以让函数输出详细的统计信息。pg.anova函数返回的是一个DataFrame，其中包含了Welch’s ANOVA的统计结果。