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Python统计分析:[6]单因素重复测量方差分析

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单因素重复测量方差分析:[repeated measuers anova in python]

  • 引入相关模块
  • 读取数据,并打印查看数据
    数据在整理前是这样的:这是重复测量方差分析标准的数据格式,scoreA和scoreB分别是前测和后测成绩,ID表示被试的编号,group在今天的教程中没用,忽略他
  • 整理数据很关键,我们用到了pandas.concat来合并两个数据框
    最终得到的数据如下:一个因变量score和两个自变量(ID和group)
  • 回忆上一篇的知识,我们需要写一个公式定义模型,然后进行拟合
  • 最后得到的重复测量的方差分析结果,ID是被试差异造成的影响,可以不看;group就是实验处理效应,它是不显著的。
  • 假如我们用spss进行重复测量的方差分析,得到的结果是:和上面的结果是一样的。至此我们就实现了单因素重复测量的方差分析,下一节继续介绍多因素混合设计方差分析。

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