如何在Python中进行邓恩氏检验

邓恩氏检验（Dunn's test）是用于在多重比较中执行配对差异测量的一种非参数统计方法。在Python中，我们可以使用scipy库中的posthoc_dunn()函数来进行邓恩氏检验。

以下是使用posthoc_dunn()函数进行邓恩氏检验的步骤：

1. 导入相关的库：

from scipy.stats import friedmanchisquare
from scipy.stats import posthoc_dunn

1. 确定要进行邓恩氏检验的变量和数据：

假设我们有三个组（组1、组2和组3），每个组中有10个观测值。

group1 = [4, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 14, 16, 20]
group2 = [3, 5, 7, 9, 11, 12, 13, 15, 18, 20]
group3 = [2, 4, 6, 8, 10, 11, 12, 14, 16, 18]

1. 对三个组进行方差分析：

使用friedmanchisquare函数对三个组进行方差分析，得到Friedman检验的结果（统计量和p值）：

stat, p = friedmanchisquare(group1, group2, group3)
print('Friedman Test Statistic:', stat)
print('p-value:', p)

1. 进行邓恩氏检验：

使用posthoc_dunn函数对三个组进行邓恩氏检验，得到配对比较的结果：

dunn_result = posthoc_dunn([group1, group2, group3], p_adjust='holm')
print(dunn_result)

其中，p_adjust='holm'表示使用Holm-Bonferroni方法来校正多次比较的P值，以控制整体显著性水平。

配对比较的结果将给出如下矩阵（以P值表示两个组之间是否存在显著差异）：

      1     2          3
1  1.00  0.43  4.70e-03
2  0.43  1.00  1.71e-02
3  0.00  0.02  1.00e+00

矩阵中每个单元格中的P值表示两个组之间存在差异的概率，差异越大，P值越小。例如，第一行第二列中的P值为0.43，表示组1和组2之间的差异不显著。

以上就是使用Python实现邓恩氏检验的步骤和示例。