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La prueba de rango con signo de Wilcoxon es la versión no paramétrica de la prueba t de muestras pareadas . Se utiliza para probar si existe una diferencia significativa entre dos medias poblacionales cuando no se puede suponer que la distribución de las diferencias entre las dos muestras sea normal.
Este tutorial explica cómo realizar una prueba de rango con signo de Wilcoxon en Python.
Ejemplo: prueba de rango con signo de Wilcoxon en Python
Los investigadores quieren saber si un nuevo tratamiento de combustible provoca un cambio en el promedio de millas por galón de un automóvil determinado. Para probar esto, miden las millas por galón de 12 autos con y sin el tratamiento de combustible.
Utilice los siguientes pasos para realizar una prueba de rango con signo de Wilcoxon en Python para determinar si hay una diferencia en la media de mpg entre los dos grupos.
Paso 1: crea los datos.
Primero, crearemos dos matrices para contener los valores de mpg para cada grupo de autos:
grupo1 = [20, 23, 21, 25, 18, 17, 18, 24, 20, 24, 23, 19] grupo2 = [24, 25, 21, 22, 23, 18, 17, 28, 24, 27, 21, 23]
Paso 2: Realice una prueba de rango con signo de Wilcoxon.
A continuación, usaremos la función wilcoxon () de la biblioteca scipy.stats para realizar una prueba de rango con signo de Wilcoxon, que usa la siguiente sintaxis:
wilcoxon (x, y, alternativa = ‘dos caras’)
dónde:
- x: una matriz de observaciones de muestra del grupo 1
- y: una matriz de observaciones de muestra del grupo 2
- alternativa: define la hipótesis alternativa. El valor predeterminado es «dos caras», pero otras opciones incluyen «menos» y «mayor».
A continuación, se explica cómo utilizar esta función en nuestro ejemplo específico:
importar scipy.stats como estadísticas #realice la prueba de rango con signo de Wilcoxon stats.wilcoxon (grupo1, grupo2) (estadístico = 10,5, valor de p = 0,044)
El estadístico de prueba es 10,5 y el valor p de dos colas correspondiente es 0,044 .
Paso 3: Interprete los resultados.
En este ejemplo, la prueba de rango con signo de Wilcoxon utiliza las siguientes hipótesis nulas y alternativas:
H 0 : El mpg es igual entre los dos grupos.
H A : El mpg no es igual entre los dos grupos
Dado que el valor p ( 0.044 ) es menor que 0.05, rechazamos la hipótesis nula. Tenemos suficiente evidencia para decir que la verdadera media de mpg no es igual entre los dos grupos.
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- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
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