python方差分析

一元方差分析

一元单因素方差分析

场景：5种不同像素的数码相机（单因素）对销量（研究的因变量）是否有显著差异

G = dc_sales['pixel'].unique()
args = []
for I in list(G):
    args.append(dc_sales[dc_sales['pixel']==I]['sales'])

#1.方差齐性检验
stats.levene(*args)【p越大越满足方差齐性】
#2.f检验
stats.f_oneway(*args)
#2.2 更详细的结果
from statsmodels.formula.api import ols
dc_sales_anova=sm.stats.anova_lm(ols('sales ~ C(pixel)',dc_sales).fit())
print dc_sales_anova
>>              df      sum_sq     mean_sq       F     pr(>F)
>>C(pixcel)     4       10472       2618        19    1.5e-08
>>Residual      35      4682        133         NaN    NaN

组间离差平方和（SSA）=10472，组内离差平方和（SSE）=4682

组间方差=10472/4，组内方差=4682/35

多重比较检验

from statsmodels.stats.multicomp import pairwise_tukeyhsd
ds_sales_anova_post=pairwise_tukeyhsd(dc_sales['sales'],dc_sales['pixel'].alpha=0.5)
dc_sales_anova_post.summary()
# 对5种不同像素两两对比，10个结果，看meandiff和P值即可
# 当然多重检验会有问题，这里有多重检验校正之类的

 一元多因素方差分析