Python

ANOVA

분산 분석

  • 세 개 이상의 독립 그룹의 평균 간에 통계적으로 유의미한 차이 여부 평가
  • 그룹 간 변동성, 그룹 내 변동성

귀무가설(H0)

  • 모든 그룹의 평균이 동일하다고 가정

대립가설(H1)

  • 적어도 하나의 그룹 평균이 다른 그룹 평균과 다름

F-통계

  • 분산의 비율
  • 값이 크다면 그룹 간 병동성이 그룹 내 변동성보다 크다는 것을 나타냄

자유도

  • 그룹 간 자유도는 그룹 수에서 1을 뺀 것과 같음
  • 그룹 내 자유도는 총 관측치 수에서 그룹 수를 뺀 값과 같음

p-value

  • 통계적 유의성 결정
  • p-값이 유의수준(일반적으로 0.05)보다 낮으면 귀무 가설 기각
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
from scipy.stats import f_oneway

# 예시 그룹 데이터
group1 = [1, 2, 3, 4, 5]
group2 = [2, 3, 4, 5, 6]
group3 = [3, 4, 5, 6, 7]

# 단방향 분산분석
f_statistic, p_value = f_oneway(group1, group2, group3)

# 결과
print(f'F-Statistic: {f_statistic}')
print(f'p-value: {p_value}')

# 가설 확인
alpha = 0.05
if p_value < alpha:
    print('귀무가설을 기각합니다. 그룹 평균 간에는 상당한 차이가 있습니다.')
else:
    print('귀무가설을 기각하지 않습니다. 그룹 평균 간에는 큰 차이가 없습니다.')

Share