wilcoxon符号秩检验python代码

主题：wilcoxon符号秩检验python代码

一、背景介绍

wilcoxon符号秩检验是一种非参数假设检验方法，用于比较两个相关样本的差异。它是适用于小样本、不满足正态分布假设或者数据有序

性的情况下的一种假设检验方法，常用于医学、社会科学等领域的数

据分析中。在Python中，我们可以使用scipy.stats库中的wilcoxon 函数来进行wilcoxon符号秩检验。

二、wilcoxon符号秩检验的假设

wilcoxon符号秩检验的零假设是两个相关样本之间没有差异，备择假设是两个相关样本之间存在差异。

三、数据准备

在进行wilcoxon符号秩检验之前，首先需要准备两个相关样本的数据。假设我们有两组医学实验数据，分别存储在数组data1和data2中。

```python

import numpy as np

from scipy import stats

data1 = np.array([10, 12, 14, 16, 18])

data2 = np.array([11, 13, 15, 17, 19])

```

四、进行wilcoxon符号秩检验

接下来，我们使用scipy.stats库中的wilcoxon函数进行wilcoxon符号秩检验。

```python

statistic, p_value = stats.wilcoxon(data1, data2)

print('Wilcoxon statistic:', statistic)

print('P-value:', p_value)

```

五、结果解释

在进行wilcoxon符号秩检验后，我们得到了Wilcoxon统计量和P值。我们可以根据P值来判断两个相关样本之间是否存在显著差异。通常

情况下，当P值小于0.05时，我们可以拒绝零假设，认为两个相关样本之间存在显著差异；当P值大于等于0.05时，我们接受零假设，认为两个相关样本之间没有显著差异。

六、完整的Python代码示例

下面是进行wilcoxon符号秩检验的完整Python代码示例：

```python

import numpy as np

from scipy import stats

data1 = np.array([10, 12, 14, 16, 18])

data2 = np.array([11, 13, 15, 17, 19])

statistic, p_value = stats.wilcoxon(data1, data2)

print('Wilcoxon statistic:', statistic)

print('P-value:', p_value)

```

七、总结

在本文中，我们介绍了wilcoxon符号秩检验的背景和假设，然后使用Python中的scipy.stats库进行了wilcoxon符号秩检验的示例。通过本文的学习，读者可以掌握使用Python进行wilcoxon符号秩检验的方法，并且能够对结果进行解释和判断两个相关样本之间的差异是否显著。

八、参考资料

[1] Python scipy.stats文档：

[2] Wilcoxon signed-rank test - Wikipedia:

以上就是对wilcoxon符号秩检验python代码的介绍，希望对你有所帮助。