-
2021-02-11 05:30:57
应用场景非常简单,成对的数据需要检验组间是否存在差异
分成两步:
1、检验正态性
from scipy import stats
##检验是否正态
def norm_test(data):
t,p = stats.shapiro(data)
#print(t,p)
if p>=0.05:
return True
else:
return False
2、根据正态性的检验结果,分别选择配对样本t检验和wilcoxon检验。目标是获取统计量和P值。方法的选择可以参考https://segmentfault.com/a/1190000007626742
if norm_test(data_b) and norm_test(data_p):
print('yes')
t,p=ttest_rel(list(data_b),list(data_p))
else:
print('no')
t,p=wilcoxon(list(data_b),list(data_p),zero_method='wilcox', correction=False)#
这里有一个需要注意的坑点
scipy包里带的wilcoxon函数返回的不是统计量z和P值,返回的是负秩和和P值,因此这里需要找到wilcoxon的源码,路径为:Lib\site-packages\scipy\stats\morestats.py
点进morestats文件,将函数返回的数据改成z和p值,如下:
def wilcoxon(x, y=None, zero_method="wilcox", correction=False):
"""
Calculate the Wilcoxon signed-rank test.
The Wilcoxon signed-rank test tests the null hypothesis that two
related paired samples come from the same distribution. In particular,
it tests whether the distribution of the differences x - y is symmetric
about zero. It is a non-parametric version of the paired T-test.
Parameters
----------
x : array_like
The first set of measurements.
y : array_like, optional
The second set of measurements. If `y` is not given, then the `x`
array is considered to be the differences between the two sets of
measurements.
zero_method : string, {"pratt", "wilcox", "zsplit"}, optional
"pratt":
Pratt treatment: includes zero-differences in the ranking process
(more conservative)
"wilcox":
Wilcox treatment: discards all zero-differences
"zsplit":
Zero rank split: just like Pratt, but spliting the zero rank
between positive and negative ones
correction : bool, optional
If True, apply continuity correction by adjusting the Wilcoxon rank
statistic by 0.5 towards the mean value when computing the
z-statistic. Default is False.
Returns
-------
statistic : float
The sum of the ranks of the differences above or below zero, whichever
is smaller.
pvalue : float
The two-sided p-value for the test.
Notes
-----
Because the normal approximation is used for the calculations, the
samples used should be large. A typical rule is to require that
n > 20.
References
----------
.. [1] http://en.wikipedia.org/wiki/Wilcoxon_signed-rank_test
"""
if zero_method not in ["wilcox", "pratt", "zsplit"]:
raise ValueError("Zero method should be either 'wilcox' "
"or 'pratt' or 'zsplit'")
if y is None:
d = asarray(x)
else:
x, y = map(asarray, (x, y))
if len(x) != len(y):
raise ValueError('Unequal N in wilcoxon. Aborting.')
d = x - y
if zero_method == "wilcox":
# Keep all non-zero differences
d = compress(np.not_equal(d, 0), d, axis=-1)
count = len(d)
if count < 10:
warnings.warn("Warning: sample size too small for normal approximation.")
r = stats.rankdata(abs(d))
r_plus = np.sum((d > 0) * r, axis=0)
r_minus = np.sum((d < 0) * r, axis=0)
if zero_method == "zsplit":
r_zero = np.sum((d == 0) * r, axis=0)
r_plus += r_zero / 2.
r_minus += r_zero / 2.
T = min(r_plus, r_minus)
mn = count * (count + 1.) * 0.25
se = count * (count + 1.) * (2. * count + 1.)
if zero_method == "pratt":
r = r[d != 0]
replist, repnum = find_repeats(r)
if repnum.size != 0:
# Correction for repeated elements.
se -= 0.5 * (repnum * (repnum * repnum - 1)).sum()
se = sqrt(se / 24)
correction = 0.5 * int(bool(correction)) * np.sign(T - mn)
z = (T - mn - correction) / se
prob = 2. * distributions.norm.sf(abs(z))
#print('hehe')
return Wilcoxonresult(z, prob)
后面就可以愉快的用这个工具啦~
更多相关内容 -
test-t:计算不相等或相等样本大小、未配对或配对样本的学生 t 检验。-matlab开发
2021-05-29 16:11:18未配对或配对样本的学生 t 检验。 该文件适用于相等或不相等的样本量; 配对或未配对的样本。 当检验未配对时,Fisher-Snedecor F 检验为用于评估方差的相等性。 如果方差不相等, 执行 Satterthwaite 的近似 t 检验... -
Wilcoxon:两个配对样本的非参数 Wilcoxon 检验-matlab开发
2021-05-29 16:11:46用于评估配对(相关)样本之间差异的非参数 Wilcoxon 检验。 如果差值小于15,则算法计算精确的秩分布; 否则它使用正态分布近似。 现在,MatLab 函数 SIGNRANK 返回相同的 p 值。 无论如何,这个 Wilcoxon 函数提供... -
SPSS之配对样本的T检验
2022-03-20 16:44:56配对样本T检验: 在数学分析中,有些数据往往是成对出现的,是双样本的一种特殊状态。 配对样本T检验是用于检验两配对样本数据的均值是否存在显著性差异。零假设是两样本数据的均值不存在显著差异。 以我的实验...配对样本T检验:
在数学分析中,有些数据往往是成对出现的,是双样本的一种特殊状态。
配对样本T检验是用于检验两配对样本数据的均值是否存在显著性差异。零假设是两样本数据的均值不存在显著差异。
以我的实验报告为例:
例1:
SPSS分析步骤:
第一步:定义变量,因为我们有12组数据,所以我们这次要编号Num。
第二步:录入数据
第三步:开始数据分析:分析(Analyze)—比较平均值(Compare Means)—成对样本T检验(Paired-Samples T Test)
出现以下窗口,将Before和After依次移入“配对变量”框
然后点击“选项”按钮,取系统默认值
接着点确定按钮提交,运行输出结果。
结果分析:
我们先看第二个表即“配对样本相关性”表,其中显著性为0.831,大于0.05,可以看出两个配对样本相关性不显著。
再看第三个表即“配对样本检验”表,Sig(双尾)值为0.012,小于0.05,则拒绝零假设,说明两配对样本之间存在显著差异,其实就是说明了这种药可以明显降低血沉。
例2:(步骤和例1一样)
设置变量、录入数据
输出结果:
(注意,我原来得出的结果是0.000,但其实不可能出现0,是因为有效数字在小数点三位开外,双击那个数据就能看到有效数值)
结果分析:
我们先看第二个表即“配对样本相关性”表,其中显著性为0.000001(或者直接说显著性p值小于0.05),小于0.05,可以看出两个配对样本相关性显著。
再看第三个表即“配对样本检验”表,Sig(双尾)值为0.571,大于0.05,则不拒绝零假设,说明两配对样本之间不存在显著差异,其实就是说明了这种药减肥效果不佳。
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------拓展题:
解题过程:
输出结果:
结果分析:
我们先看第二个表即“配对样本相关性”表,其中显著性为0.066,大于0.05,可以看出两个配对样本相关性不显著。
再看第三个表即“配对样本检验”表,Sig(双尾)值为0.000016,小于0.05,则拒绝零假设,说明两配对样本之间存在显著差异,说明电渗处理对草莓钙离子含量有影响(显著提高草莓钙离子含量)。
-
如何快速完成配对样本T检验?
2021-11-30 11:12:24一、配对样本T检验 配对t检验,用于配对定量数据之间的差异对比关系。例如在两种背景情况下(有广告和无广告);样本的购买意愿是否有着明显的差异性;配对t检验通常用于实验研究中。 二、配对样本的设计 (1)同一...一、配对样本T检验
配对t检验,用于配对定量数据之间的差异对比关系。例如在两种背景情况下(有广告和无广告);样本的购买意愿是否有着明显的差异性;配对t检验通常用于实验研究中。
二、配对样本的设计
(1)同一研究对象给予处理前、后比较。
(2)同一研究对象分别给与两种不同处理比较。
(3)不同研究对象配对后,分别接受不同处理比较。
三、案例说明
以下通过一个案例来说明用SPSSAU进行配对t检验的步骤:
1、案例说明
下表是改革制度前后某工厂8个车间竞争性测量数据的比较,试问改革制度对车间的竞争性有无影响?
案例数据
上面的资料涉及一组车间(共8个),每个车间改革前、改革后的两个数据,是一种自身前后对照的设计,测量指标为车间的竞争性,属于配对设计的定量数据,用到的是配对样本t检验。
2、上传数据
将数据按照上表的格式上传到SPSSAU中,上传数据的步骤如下:
(1)页面右上方点击【上传数据】
(2)在弹出新的页面中点击或拖拽导入数据文件(支持xls、xlsx、csv、sav、dta、sas7bdat等格式)
(3)预览数据格式和样本量无误后,点击【进入分析】完成上传,开始数据分析。
(4)成功上传的数据展示每一列数据的列名:
四、SPSSAU实现过程
在【通用方法】板块中选择【配对t检验】方法,将改制前【定量数据】与改制后【定量数据】拖入对应的分析框,然后点击【开始分析】即可得出配对t检验的分析结果。
五、结果解释
配对t检验分析结果表格给出了统计检验的结果,三线表格式,点击复制即可在论文中使用。另外随表格结果SPSSAU自动生成智能分析建议以及文字分析结果,帮助研究人员撰写结论。
分析建议:
智能分析结果:
更多指标
SPSSAU同时提供更多深入分析的指标:
-
SPSS配对样本t检验
2020-09-26 23:50:49 -
SPSS的单样本,独立样本,配对样本T检验有什么不同?
2021-03-16 18:12:35IBM SPSS Statistics的比较平均值分析法属于参数型的检验法,是以已知总体分布的前提下,检验样本数据与总体数据的差异,其中包含了平均值、单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验以及单因素ANOVA检验的分析... -
R语言进行TCGA配对样本差异基因分析
2021-03-31 00:37:20实际上,同一个数据的非配对分析和配对分析差异还是很大的,详见我之前写过的一个帖子《差异分析|DESeq2完成配对样本的差异分析》。 关于DEseq2配对差异分析,很少有帖子涉及 (生信宝典注:不是很少有帖子涉及,而是... -
独立样本与配对样本t检验
2020-03-15 22:48:47独立样本t检验 1、需满足条件 ①、数据满足独立性、 ②、样本均数服从正态分布、 ③、两个总体方差齐, 可选用两个样本均数比较的t检验 2、进行判断 ①、逻辑上判断是否满足独立, ②、数据量比较大时,一般可认为... -
circ_htest.m:等角均值的参数 Hotelling 配对样本检验。-matlab开发
2021-05-30 11:02:18等角均值的参数 Hotelling 配对样本检验。 可用作循环数据的配对样本测试。 测试有 2 by N-2 自由度,其中 N 是相中的对数分配。 如果 alpha 中的各个相位值是平均值分布,这涉及二级分析。 在这种情况下, 取这些... -
SPSS学习(六)相依样本t检验(又称配对样本t检验,重复测试t检验,匹配样本t检验)
2022-02-10 10:16:58参考书籍:《SPSS其实很简单》 1.应用场景:对某种程度上相关的两个样本的均值进行比较 ...(2)在菜单栏中选择分析-比较平均值-相依样本t检验,把两个变量移到配对变量框中,点击确定。 4.分析数据结果 .. -
SPSS实现两配对样本非参数检验
2020-10-01 00:11:14SPSS实现两配对样本非参数检验目的适用情景数据处理SPSS操作SPSS输出结果分析知识点 目的 检验两个相关样本之间是否具有相同分布。 适用情景 数据处理 SPSS操作 SPSS输出结果分析 20组全为正秩,培训后成绩均... -
SPSS详细图文教程:手把手教你配对样本t检验,
2020-10-29 00:13:09二、对问题的分析 研究者想探索是否2个相关(配对)组别间的因变量均数存在差异,可以使用配对样本t检验。使用配对样本t检验时,需要考虑4个假设: 假设1:因变量为连续变量; 假设2:自变量包含2个分类、且相关... -
两配对样本非参数检验.ppt
2022-01-17 15:51:43两配对样本, 麦克尼马尔检验(McNemar test)等. 介绍可查看: https://blog.csdn.net/orDream/article/details/122540099 -
SPSS实现多个配对样本非参数检验
2020-10-01 14:43:15SPSS实现多个配对样本非参数检验目的适用情景数据处理数据1数据2数据3SPSS操作操作1操作2操作3SPSS输出结果分析结果1结果2结果3知识点 目的 检验多个配对样本之间是否具有相同分布 适用情景 这次好像比较复杂,SPSS... -
单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验_python_数据分析_7
2020-04-16 10:56:32单样本t检验:检验单个变量的均值与目标值之间是否存在差异,如果总体均值已知,样本均值与总体均值之间差异显著性检验属于单样本t检验。 金融应用: 原假设为沪深300收益率均值为0,而p值为0.27>0.05(t值为1.1... -
两独立样本t检验与两配对样本t检验的异同.ppt
2021-11-20 01:39:57两独立样本t检验与两配对样本t检验的异同.ppt -
两独立样本t检验与两配对样本t检验的异同推荐.ppt
2021-11-15 14:33:29两独立样本t检验与两配对样本t检验的异同推荐.ppt -
两配对样本非参数检验学习教案.pptx
2021-12-27 07:44:24两配对样本非参数检验学习教案.pptx -
R配对样本t检验(PAIRED T-TEST)
2021-07-15 17:11:36R配对样本t检验(PAIRED T-TEST) 目录 R配对样本t检验(PAIRED T-TEST) 假设检验 假设检验的应用 配对样本t检验 配对样本t检验结果解读 假设检验 假设检验使用统计学中的概念来确定给定... -
spss数据分析_两配对样本T检验
2020-05-28 13:01:53题目: 用SPSS分析一个班同学在参加了暑期数学、化学培训班后,学习成绩... 两配对样本T检验 分析->比较均值->成对样本T检验 默认单击确定 运行结果: 结语: 这里我主要是给自己看的, 忘了好回来复习. 时间: 2020-05-27 -
怎样判断是独立样本还是配对样本T检验
2018-12-19 20:48:11在SPSS中独立样本T检验所检验的是独立样本,配对样本T检验检验的是相关样本。如何判断是独立样本还是相关样本呢? 举例说明: (独立样本)“已知人们一般状况下的脉搏。考察焦虑状况下人的脉搏与一般状况下的有无差别... -
Python数据分析之假设检验:正态总体均值检验、配对样本t检验、总体比率检验、A/B测试
2020-05-06 22:43:12两独立样本t检验与两配对样本t检验的异同 配对样本检验用于检验两个相关的样本是否来自具有相同均值的正态总体; 独立样本检验用于检验两个独立样本是否来自具有相同均值的总体,相当于两个正态总体的均值是否相等... -
置信度计算——t检验(配对样本t检验,AB实验置信度),T
2021-01-13 09:13:44下面利用统计学中的四步法完成配对样本的t检验: 步骤一:提出原假设和备择假设 步骤二:构造t统计量 其中,xbar为配对样本差的均值,s为配对样本差的标准差。在原假设满足的情况下,t统计量服从自由度为n-1的t分布... -
两配对样本非参数检验PPT学习教案.pptx
2021-10-07 05:50:12两配对样本非参数检验PPT学习教案.pptx -
置信度计算——T检验(配对样本t检验、AB实验置信度)
2020-06-26 10:53:57为什么计算置信度? 在推荐场景下,我们会研发一些策略,来提升业务指标,在做AB实验的时候,实验组跟base组的指标对标,并非稳定的胜利或者稳定的失败,观察7天或者14天的指标...这里着重说下配对样本t检验,跟工作中 -
Sandler:计算配对样本的 Sandler 检验-matlab开发
2021-05-29 16:23:58配对样本的 Sandler 检验。 -
判断样本均值:单样本T检验,双T检验(T-T检验),配对样本T检验(P-T检验)
2021-08-01 14:22:28文章目录单样本T检验(one-sample T-test)双样本T检验(T-T检验)配对样本T检验(P-T检验)参考网站 图片来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/68736699 单样本T检验(one-sample T-test) 用于检验总体方差未知、... -
mult_comp_perm_t1(data,n_perm,tail,alpha_level,mu,reports,seed_state):一个样本/配对样本置换 t ...
2021-05-30 03:16:33该检验基于 t 统计量,可应用于单样本或配对样本/重复测量 t 检验适用的情况。 请注意,此检验比参数 t 检验更通用,因为它不假设数据是从高斯分布中采样的。 该功能可以对一个变量进行测试,也可以同时对多个变量... -
【数据可视化(图形绘制)攻略】——配对样本T检验/Wilcoxon配对秩检验
2018-12-22 15:30:31配对样本参数/非参数检验的图形可视化攻略 ggpubr包的应用 配对T检验和Wilcoxion配对非参数检验的图形可视化均可以应用ggpubr包,简单好用。可达到如下效果哟~ 安装包 install(ggpubr) 数据整理 data &amp;...