[教程]揭秘Python：非参数检验实操指南，轻松入门统计分析！

非参数检验，顾名思义，是一种不依赖于总体分布参数的统计分析方法。它特别适用于那些不满足参数检验假设的数据集。Python作为一种功能强大的编程语言，拥有多种库可以用于执行非参数检验。本指南将详细介绍如...

非参数检验，顾名思义，是一种不依赖于总体分布参数的统计分析方法。它特别适用于那些不满足参数检验假设的数据集。Python作为一种功能强大的编程语言，拥有多种库可以用于执行非参数检验。本指南将详细介绍如何使用Python进行非参数检验，并帮助您轻松入门统计分析。

非参数检验概述

什么是非参数检验？

非参数检验（Nonparametric tests）是一种统计检验方法，它不依赖于关于数据分布的具体假设。这种方法通常用于以下情况：

• 数据不满足正态分布。
• 数据量较小，无法进行参数检验。
• 研究者对数据分布的形态没有具体假设。

非参数检验的应用场景

• 排序和等级数据的分析。
• 计数数据的分析。
• 非正态分布数据的分析。

Python库介绍

Python中有几个库可以用于执行非参数检验，其中最常用的包括：

• SciPy: 提供了许多统计函数，包括非参数检验。
• statsmodels: 提供了更高级的统计模型，包括非参数回归。
• Scipy.stats: 包含了许多统计测试，包括非参数检验。

实操指南

安装必要的库

首先，确保您的Python环境中安装了SciPy库。可以使用以下命令进行安装：

pip install scipy

示例：使用SciPy进行Kruskal-Wallis H检验

Kruskal-Wallis H检验是一种非参数检验方法，用于比较两个或多个独立样本的中位数。

1. 导入数据

假设我们有两组数据，分别表示两组独立样本：

import scipy.stats as stats
sample1 = [12, 14, 13, 13, 12, 14, 13, 14]
sample2 = [14, 15, 16, 14, 15, 14, 16, 15]

2. 执行Kruskal-Wallis H检验

h, p = stats.kruskal(sample1, sample2)

3. 分析结果

输出中的h是统计量，而p是p值。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则拒绝原假设，即认为两组数据的中位数存在显著差异。

print(f'Kruskal-Wallis H test: H = {h}, p = {p}')

示例：使用Statsmodels进行Spearman秩相关系数检验

Spearman秩相关系数检验是一种非参数相关性检验方法。

import statsmodels.api as sm
# 创建一个DataFrame
data = sm.datasets.get_rdataset("mtcars").data
data['mpg'] = data['mpg'] * 100 # 转换mpg为整数
# 计算Spearman秩相关系数
sm.OLS(data['mpg'], sm.add_constant(data['disp'])).fit().summary()

总结

通过以上指南，您已经了解了Python中非参数检验的基本概念和应用场景。使用Python进行非参数检验可以帮助您轻松地进行统计分析，并从中发现数据中的有趣规律。希望这篇指南能够帮助您在数据分析的道路上更进一步。