प्रयोगात्मक विश्लेषण में नॉनपैरामेट्रिक टेस्ट लागू करना

Python में Experimental Design

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

नॉनपैरामेट्रिक टेस्ट कब उपयोग करें

पैरामेट्रिक टेस्ट की मान्यताएँ पूरी नहीं हुईं
डेटा ordinal scale पर है या non-normal
आउट्लायर और नॉन-लीनियर डेटा के प्रति रोबस्ट

तिरछा वितरण

नॉनपैरामेट्रिक तरीकों की खोज

ऐसे डेटा के लिए नॉनपैरामेट्रिक तरीके जिनमें पारंपरिक मान्यताएँ फिट नहीं बैठतीं
Mann-Whitney U Test: दो स्वतंत्र समूहों की तुलना
Kruskal-Wallis Test: दो से अधिक समूहों की तुलना

नॉन-नॉर्मल वितरण

नॉनपैरामेट्रिक डेटा को विज़ुअलाइज़ करना

Violin plots: समूहों में वितरण को विज़ुअलाइज़ करना

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

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

रॉक टाइप (Igneous बनाम Metamorphic) के अनुसार Mineral Hardness का वायलिन प्लॉट

नॉनपैरामेट्रिक डेटा को विज़ुअलाइज़ करना

Boxen plot: वितरण के आकार की बेहतर झलक

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

रॉक टाइप्स में Mineral Hardness वितरण का बॉक्सेन प्लॉट

नॉनपैरामेट्रिक टेस्ट लागू करना - 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

नॉनपैरामेट्रिक टेस्ट लागू करना - 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

अभ्यास करते हैं!

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