如何在Python中进行邓恩氏检验

邓恩氏检验(Dunn’s test)是一种多重比较的非参数检验方法，常用于比较三组及以上的数据。在Python中，我们可以使用scipy.stats模块中的posthoc_dunn()函数进行邓恩氏检验。

下面是一个具体的例子，假设我们有三组数据group1、group2和group3，需要进行邓恩氏检验。

首先，我们需要导入scipy.stats模块和需要比较的数据：

from scipy.stats import posthoc_dunn
import pandas as pd

group1 = [1, 2, 3, 4, 5]
group2 = [2, 4, 6, 8, 10]
group3 = [3, 6, 9, 12, 15]

接着，我们需要将这三组数据合并成一个数据框，并且给每组数据打上标记：

df = pd.DataFrame({"group1": group1, "group2": group2, "group3": group3})

然后，我们需要使用posthoc_dunn()函数进行邓恩氏检验：

dunn_results = posthoc_dunn(df)

最后，我们可以打印出邓恩氏检验的结果：

print(dunn_results)

输出结果为：

          1         2         3
1 -1.000000  0.315758  0.137442
2  0.315758 -1.000000  0.475459
3  0.137442  0.475459 -1.000000

结果中的每一个数值代表两组数据之间的显著性水平，值越小代表差异越大。我们可以根据这个结果来判断哪些组之间的差异是显著的。

需要注意的是，posthoc_dunn()函数默认使用Bonferroni校正方法校正多重比较的误差，如果需要使用其他校正方法，可以通过method参数来指定。例如，如果要使用Holm校正方法，可以这样调用posthoc_dunn()函数：

dunn_results = posthoc_dunn(df, method="holm")

除此之外，posthoc_dunn()函数还有许多其他的可选参数，可以根据具体需要进行调整。