Cómo realizar un ANOVA unidireccional en Python

Actualizado por ultima vez el 7 de mayo de 2021, por .

Se utiliza un ANOVA de una vía («análisis de varianza») para determinar si existe o no una diferencia estadísticamente significativa entre las medias de tres o más grupos independientes.

Este tutorial explica cómo realizar un ANOVA unidireccional en Python.

Ejemplo: ANOVA unidireccional en Python

Un investigador recluta a 30 estudiantes para participar en un estudio. Los estudiantes son asignados al azar para usar una de las tres técnicas de estudio durante las próximas tres semanas para prepararse para un examen. Al final de las tres semanas, todos los estudiantes toman el mismo examen.

Utilice los siguientes pasos para realizar un ANOVA de una vía para determinar si las puntuaciones promedio son las mismas en los tres grupos.

Paso 1: Ingrese los datos.

Primero, ingresaremos los puntajes del examen para cada grupo en tres arreglos separados:

#entre los puntajes del examen para cada grupo
grupo1 = [85, 86, 88, 75, 78, 94, 98, 79, 71, 80]
grupo2 = [91, 92, 93, 85, 87, 84, 82, 88, 95, 96]
grupo3 = [79, 78, 88, 94, 92, 85, 83, 85, 82, 81]

Paso 2: Realice el ANOVA unidireccional.

A continuación, usaremos la función f_oneway () de la biblioteca SciPy para realizar el ANOVA unidireccional:

de scipy.stats importar f_oneway

# realizar ANOVA unidireccional
f_oneway (grupo1, grupo2, grupo3)

(estadístico = 2,3575, valor p = 0,1138)

Paso 3: Interprete los resultados.

Un ANOVA unidireccional utiliza las siguientes hipótesis nulas y alternativas:

  • H 0 (hipótesis nula): μ 1 = μ 2 = μ 3 =… = μ k (todas las medias poblacionales son iguales)
  • H 1 (hipótesis nula): al menos una media poblacional es diferente del resto

El estadístico de prueba F es 2,3575 y el valor p correspondiente es 0,1138 . Dado que el valor p no es menor que .05, no rechazamos la hipótesis nula. Esto significa que no tenemos evidencia suficiente para decir que hay una diferencia en los puntajes de los exámenes entre las tres técnicas de estudio.

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  • https://www.python.org/
  • https://www.stata.com/

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