Wybór odpowiedniego testu statystycznego

Projektowanie eksperymentów w Pythonie

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Wybór odpowiedniego testu

Cechy zbioru danych
- Typy danych
- Rozkłady → często zakładana normalność!
- Liczba zmiennych
Hipotezy

Wynik: trafne i wiarygodne wnioski!

t-testy, ANOVA i chi-kwadrat

Biblioteka narzędzi i książek

Zbiór danych: wyniki sportowe

Wpływ programów treningowych i diety na wyniki sportowe

athletic_perf.sample(n=5)

 Athlete_ID  Training_Program     Diet_Type  Initial_Fitness  Performance_Inc 
        167         Endurance   Plant-Based             High         9.113040               
        289         Endurance          Keto              Low        11.039744               
        164         Endurance   Plant-Based           Medium        11.614835              
         30          Strength          Keto           Medium         7.384686               
        186              HIIT  High-Protein              Low         6.776078

Test t dla prób niezależnych

Porównywanie średnich dwóch grup
Założenia: rozkład normalny, równość wariancji

from scipy.stats import ttest_ind
group1 = athletic_perf[athletic_perf['Training_Program'] == 'HIIT']['Performance_Inc']
group2 = athletic_perf[athletic_perf['Training_Program'] == 'Endurance']['Performance_Inc']


t_stat, p_val = ttest_ind(group1, group2)
print(f"T-statistic: {t_stat}, P-value: {p_val}")

T-statistic: 0.20671020082911742, P-value: 0.8364563849070663

p_val > $\alpha$ → brak wystarczających dowodów na różnicę średnich

Jednoczynnikowa ANOVA

Porównywanie średnich wielu (>2) grup
Założenie: równość wariancji między grupami

from scipy.stats import f_oneway
program_types = ['HIIT', 'Endurance', 'Strength']
groups = [athletic_perf_data[athletic_perf_data['Training_Program'] == program]
['Performance_Increase'] for program in program_types]

f_stat, p_val = f_oneway(*groups)
print(f"F-statistic: {f_stat}, P-value: {p_val}")

F-statistic: 1.5270022393256704, P-value: 0.2188859009050602

p_val > $\alpha$ → brak wystarczających dowodów na różnicę średnich

Test chi-kwadrat niezależności

Testowanie zależności między zmiennymi kategorycznymi
Brak założeń o rozkładach

from scipy.stats import chi2_contingency
import pandas as pd
contingency_table = pd.crosstab(athletic_perf['Training_Program'],
                                athletic_perf['Diet_Type'])

Diet_Type         High-Protein  Keto  Plant-Based
Training_Program                                 
Endurance                   33    28           33
HIIT                        27    32           40
Strength                    38    29           40

Test chi-kwadrat niezależności

chi2_stat, p_val, dof, expected = chi2_contingency(contingency_table)
print(f"Chi2-statistic: {chi2_stat}, P-value: {p_val}")

Chi2-statistic: 2.154450885821988, P-value: 0.7073764021451127

p_val > $\alpha$ → brak wystarczających dowodów na istnienie zależności

Czas na ćwiczenia!

Projektowanie eksperymentów w Pythonie