Python 如何进行Wilcoxon符号秩检验

Wilcoxon检验是一种非参数比较两组配对样本的统计检验方法。有两种版本的检验方法：符号秩检验和秩和检验。这些检验方法可以高效地计算配对样本之间的差异，并检验这些差异是否在统计上与其他差异有显著差异。本文将介绍Wilcoxon符号秩检验，并演示如何在Python中运行该测试。

什么是Wilcoxon符号秩检验

Wilcoxon符号秩检验是一种非参数的单变量检验方法，可用作独立双样本t检验的替代方法。统计值通常被称为T值，当使用Wilcoxon T检验时也可以使用该值。它是由scipy.stats.wilcoxon()函数计算的基础。当证据与正态假设相矛盾时，建议使用该检验方法。它用于确定某种治疗或干预的“前后”条件之间的评级是否发生了显著变化。例如，可以观察一个人在接受某种治疗前后的血压情况，或者在某种特定条件或特定时期下观察该人的血压情况。

所进行的假设检验如下：

• 零假设（H0）− 对比配对样本的差异具有围绕零对称分布。

• 备择假设（HA）− 对比配对样本的差异不具有围绕零对称分布。

Wilcoxon符号秩检验的假设

为了使Wilcoxon符号秩检验的结果可信，需要满足以下假设：

• 相同总体提供了配对观察。

• 配对观察是在事先随机选择的。

• 因变量（DV）必须是连续的，并使用序数或连续的刻度进行评估。

如果违反了这些假设，则应使用其他检验方法。

Python中的Wilcoxon符号秩检验

我们将使用Python编程语言和scipy.stats模块中的Wilcoxon()函数，对所提供的两组数据进行简单的Wilcoxon符号秩检验。

示例

import scipy.stats as stats
a = [574, 654, 79, 963, 54, 40, 3, 39, 43, 55]
b = [55, 87, 951, 54, 753, 529, 754, 2, 97, 796]
# conduct the Wilcoxon-Signed Rank Test
stats.wilcoxon(a, b)

输出

WilcoxonResult(statistic=20.0, pvalue=0.4921875)

结论

在统计学中，Wilcoxon符号秩检验主要用于确定数据的见解。在本文中，我们讨论了它以及如何在Python中进行。