scipy.stats.mstats.
kruskalwallis#
- scipy.stats.mstats.kruskalwallis(*args)[source]#
計算獨立樣本的 Kruskal-Wallis H 檢定
- 參數:
- sample1, sample2, …array_like (類陣列)
可以將兩個或多個包含樣本測量值的陣列作為引數給定。
- 回傳值:
- statistic (統計量)float (浮點數)
經過 ties (結) 校正的 Kruskal-Wallis H 統計量
- pvalue (p 值)float (浮點數)
在 H 值符合卡方分佈的假設下，此檢定的 p 值
註解
有關
kruskal的更多詳細資訊，請參閱scipy.stats.kruskal。範例
>>> from scipy.stats.mstats import kruskal
測試了三個不同品牌電池的隨機樣本，以了解電池充電持續時間。結果如下：
>>> a = [6.3, 5.4, 5.7, 5.2, 5.0] >>> b = [6.9, 7.0, 6.1, 7.9] >>> c = [7.2, 6.9, 6.1, 6.5]
檢定所有品牌電池持續時間的分佈函數是否相同的假設。使用 5% 顯著性水準。
>>> kruskal(a, b, c) KruskalResult(statistic=7.113812154696133, pvalue=0.028526948491942164)
由於回傳的 p 值小於 5% 的臨界值，因此在 5% 顯著性水準下拒絕了虛無假設。