scipy.stats.

obrientransform

scipy.stats.obrientransform(*samples)

计算输入数据（任意数量的数组）上的 O’Brien 变换。

用于在一元统计运行前测试方差的同质性。*samples 中的每个数组是一个因素的一个水平。如果在转换后的数据上运行 f_oneway 并发现显著，则方差不相等。来自 Maxwell 和 Delaney [1]，第112页。

参数:

示例1, 示例2, …array_like

任意数量的数组。

返回:

obrientransformndarray

用于ANOVA的转换数据。结果的第一个维度对应于转换后的数组序列。如果给定的数组都是相同长度的1-D数组，则返回值是2-D数组；否则，它是一个类型为对象的1-D数组，每个元素都是一个ndarray。

参考文献

[1]

S. E. Maxwell and H. D. Delaney, “Designing Experiments and Analyzing Data: A Model Comparison Perspective”, Wadsworth, 1990.

示例

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我们将测试以下数据集在方差上的差异。

>>> x = [10, 11, 13, 9, 7, 12, 12, 9, 10]
>>> y = [13, 21, 5, 10, 8, 14, 10, 12, 7, 15]

对数据应用O’Brien变换。

>>> from scipy.stats import obrientransform
>>> tx, ty = obrientransform(x, y)

使用 scipy.stats.f_oneway 对转换后的数据应用单因素方差分析测试。

>>> from scipy.stats import f_oneway
>>> F, p = f_oneway(tx, ty)
>>> p
0.1314139477040335

如果我们要求 p < 0.05 以达到显著性，我们不能得出方差不同的结论。

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