bartlett检验

## 如何在Python中执行Bartlett的检验？

许多统计测试和过程都假设数据是正态分布且方差相等的。这些标准经常决定了研究人员可以应用参数或非参数测试，以特定的方式构建假设等等。Bartlett检验是一种处理正态分布数据的显著推断统计检验。本文将向您展示如何在Python中运行Bartlett检验。

## 什么是Bartlett检验？

Bartlett检验是一种统计检验，它确定样本是否具有相等的方差。它是一种假设检验，分析两个或更多样本的方差，看它们是否有很大的差异。

在方差分析（ANOVA）中，Bartlett检验通常用于检查从中抽取样本的总体的方差是否相等。如果方差相等，则可以进行ANOVA测试以比较样本均值。如果方差不相等，则必须采用不同的统计检验，例如Welch的ANOVA检验。

## 在Python中执行Bartlett检验

可以使用Python中的scipy.stats.bartlett函数来运行Bartlett检验。

### 语法

stat, p = bartlett(*samples)

Bash

Copy

该函数将返回一个数组的Bartlett检验统计量和p值。

### 参数

样本1，样本2…

样本数据的数组。仅一维数组任意长度的数组被允许。

这是因为在 Bartlett 球形检验中，要求输入的数据应该是**以变量为列、观察样本为行**的格式。因此，通过使用 `data.T`，您将数据的结构调整为正确的格式。

bartlett(`*`data.T) 是使用` * `操作符将` data.T` 解包成列向量，然后将这些列向量传递给 bartlett 函数。 bartlett 函数执行 Bartlett 球形检验，它用于检验数据是否具有同方差性。在这种情况下，它检验了变量之间是否存在同等方差。

### "变量为列、观察样本为行" 应该怎么理解

"变量为列、观察样本为行" 是数据的一种典型表示方式，通常用于数据分析和统计建模。这意味着数据集的结构被组织成这样的形式：

- **列代表变量**: 每一列都对应于数据集中的一个不同的变量。例如，如果您在研究人的身高、体重和年龄，那么数据集的不同列可以分别表示身高、体重和年龄这三个不同的变量。

- **行代表观察样本**: 每一行代表一个独立的观察样本或数据点。在人的身高、体重和年龄的例子中，每一行可以代表一个不同的人，其身高、体重和年龄的值。

这种结构的数据集使得数据分析更加方便，因为它与许多统计分析和数据分析方法的要求相符。例如，多数统计软件和Python的数据分析库（如NumPy、Pandas、Scikit-Learn等）都使用这种结构的数据。

举个例子，假设您有以下数据集，其中有三个变量（身高、体重和年龄）和四个观察样本：

```
身高   体重   年龄
176   70    25
162   58    30
180   85    35
165   63    28
```

在这个表示中，每一列对应于一个变量（身高、体重、年龄），每一行对应于一个观察样本（不同的人）。这种结构使得数据集更容易进行统计分析，如回归、因子分析、聚类等。在数据分析中，通常要求数据处于这种"变量为列、观察样本为行"的结构。

2023-10-12 17:57 by admin 138 0

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