Áp dụng kiểm định phi tham số trong phân tích thực nghiệm

Thiết kế thí nghiệm với Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Khi nào dùng kiểm định phi tham số

Không thỏa giả định của kiểm định tham số
Dữ liệu thang thứ bậc hoặc không chuẩn
Vững với ngoại lệ và dữ liệu phi tuyến

Phân phối lệch

Khám phá phương pháp phi tham số

Phương pháp phi tham số cho dữ liệu không đáp ứng giả định truyền thống
Mann-Whitney U Test: so sánh hai nhóm độc lập
Kruskal-Wallis Test: so sánh trên hai nhóm

Phân phối không chuẩn

Trực quan dữ liệu phi tham số

Biểu đồ violin: trực quan phân phối theo nhóm

condensed_data = mineral_rocks[mineral_rocks['RockType'].isin(['Igneous', 'Metamorphic'])]

sns.violinplot(x='RockType', y='MineralHardness', data=condensed_data)

Biểu đồ violin: Độ cứng khoáng theo loại đá (Igneous vs Metamorphic)

Trực quan dữ liệu phi tham số

Boxen plot: nhìn rõ hình dạng phân phối hơn

sns.boxenplot(x='RockType', y='MineralHardness', data=mineral_rocks)

Boxen plot: Phân phối độ cứng khoáng theo loại đá

Áp dụng kiểm định phi tham số - Mann-Whitney U

from scipy.stats import mannwhitneyu, kruskal
u_stat, u_pval = mannwhitneyu(
    mineral_rocks[mineral_rocks['RockType'] == 'Igneous']['MineralHardness'],
    mineral_rocks[mineral_rocks['RockType'] == 'Sedimentary']['MineralHardness']
)

print(f"Mann-Whitney U test p-value: {u_pval:.4f}")

Mann-Whitney U test p-value: 0.9724

Áp dụng kiểm định phi tham số - Kruskal-Wallis

k_stat, k_pval = kruskal(
    mineral_rocks[mineral_rocks['RockType'] == 'Igneous']['MineralHardness'],
    mineral_rocks[mineral_rocks['RockType'] == 'Sedimentary']['MineralHardness'],
    mineral_rocks[mineral_rocks['RockType'] == 'Metamorphic']['MineralHardness']
)

print(f"Kruskal-Wallis test p-value: {k_pval:.4f}")

Kruskal-Wallis test p-value: 0.0630

Cùng luyện tập nào!

Thiết kế thí nghiệm với Python