Se utiliza un ANOVA de medidas repetidas para determinar si existe o no una diferencia estadísticamente significativa entre las medias de tres o más grupos en los que aparecen los mismos sujetos en cada grupo.
Este tutorial explica cómo realizar un ANOVA de medidas repetidas unidireccionales en Python.
Ejemplo: ANOVA de medidas repetidas en Python
Los investigadores quieren saber si cuatro medicamentos diferentes conducen a tiempos de reacción diferentes. Para probar esto, miden el tiempo de reacción de cinco pacientes con los cuatro medicamentos diferentes. Dado que cada paciente se mide con cada uno de los cuatro fármacos, utilizaremos un ANOVA de medidas repetidas para determinar si el tiempo medio de reacción difiere entre los fármacos.
Utilice los siguientes pasos para realizar el ANOVA de medidas repetidas en Python.
Paso 1: Ingrese los datos.
Primero, crearemos un DataFrame de pandas para contener nuestros datos:
importar numpy como np
importar pandas como pd
#crear datos
df = pd.DataFrame ({'paciente': np.repeat ([1, 2, 3, 4, 5], 4),
'fármaco': np.tile ([1, 2, 3, 4], 5),
'respuesta': [30, 28, 16, 34,
14, 18, 10, 22,
24, 20, 18, 30,
38, 34, 20, 44,
26, 28, 14, 30]})
#ver las primeras diez filas de datos
df.head [: 10]
respuesta al fármaco del paciente
0 1 1 30
1 1 2 28
2 1 3 16
3 1 4 34
4 2 1 14
5 2 2 18
6 2 3 10
7 2 4 22
8 3 1 24
9 3 2 20
Paso 2: Realice el ANOVA de medidas repetidas.
A continuación, realizaremos el ANOVA de medidas repetidas utilizando la función AnovaRM () de la biblioteca statsmodels:
from statsmodels.stats.anova importar AnovaRM
# realizar las medidas repetidas ANOVA
print (AnovaRM (data = df , depvar = ' response ', subject = ' patient ', within = [' drug ']). fit ())
Anova
==================================
F Valor Num DF Den DF Pr> F
----------------------------------
droga 24.7589 3.0000 12.0000 0.0000
==================================
Paso 3: Interprete los resultados.
Un ANOVA de medidas repetidas utiliza las siguientes hipótesis nulas y alternativas:
La hipótesis nula (H 0 ): µ 1 = µ 2 = µ 3 (las medias de la población son todas iguales)
La hipótesis alternativa: (Ha): al menos una media poblacional es diferente del resto
En este ejemplo, el estadístico de prueba F es 24,7589 y el valor p correspondiente es 0,0000 . Dado que este valor p es menor que 0.05, rechazamos la hipótesis nula y concluimos que existe una diferencia estadísticamente significativa en los tiempos de respuesta promedio entre los cuatro fármacos.
Paso 4: Informe los resultados.
Por último, informaremos los resultados de nuestro ANOVA de medidas repetidas. A continuación, se muestra un ejemplo de cómo hacerlo:
Se realizó un ANOVA de medidas repetidas unidireccionales en 5 individuos para examinar el efecto que tenían cuatro fármacos diferentes sobre el tiempo de respuesta.
Los resultados mostraron que el tipo de fármaco utilizado dio lugar a diferencias estadísticamente significativas en el tiempo de respuesta (F (3, 12) = 24,75887, p <0,001).
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- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
