실험 분석에서의 비모수 검정 적용

Python으로 배우는 실험 설계

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

비모수 검정을 사용할 때

모수 검정 가정 불충족
순서형 데이터 또는 비정규 분포
이상치·비선형 데이터에 견고함

왜도 있는 분포

비모수 방법 살펴보기

전통적 가정을 충족하지 않는 데이터용 비모수 방법
Mann-Whitney U 검정: 두 독립 집단 비교
Kruskal-Wallis 검정: 두 개 초과 집단 비교

비정규 분포

비모수 데이터 시각화

바이올린 플롯: 집단별 분포 시각화

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

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

암석 유형별 광물 경도 바이올린 플롯(화성암 vs 변성암)

비모수 데이터 시각화

박센 플롯: 분포 형태를 더 잘 파악

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

암석 유형별 광물 경도 분포 박센 플롯

비모수 검정 적용 - 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

비모수 검정 적용 - 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

연습해 봅시다!

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