Python для анализа данных: ANOVA

• ANOVA, также известный как дисперсионный анализ, позволяет сравнивать средние значения нескольких групп одновременно.  

• В отличие от t-теста, который сравнивает только две группы, ANOVA подходит для сравнения более двух групп.  

• ANOVA помогает избежать ложноположительных результатов, которые могут возникнуть при множественных t-тестах.  

• В Python есть встроенная функция для выполнения одностороннего ANOVA.  

• Для демонстрации используется библиотека scipy.  

• Создаются поддельные данные для проверки различий в средних значениях.  

• Создаются данные с числовой переменной "возраст избирателей" и категориальной переменной "раса избирателей".  

• ANOVA используется для проверки различий в средних значениях по расе.  

• Результаты показывают, что нет существенной разницы между средними значениями.  

• Использование библиотеки statsmodels для выполнения ANOVA с синтаксисом формул.  

• Пример с данными, где есть разница в средних значениях, показывает, что ANOVA может обнаружить значимые различия.  

• Для определения, какая группа или пары групп приводят к значимому результату, проводится тест post hoc.  

• Используется t-тест для каждой пары групп.  

• Поправка Бонферрони применяется для учета множественных сравнений.  

• Поправка Бонферрони может быть консервативной и отвергать значимые результаты.  

• Тест Тьюки менее консервативен и может быть полезен для корректировки множественных сравнений.  

• В этом видео будет показано, как провести тест Тьюки на Python и проанализировать результаты.  

• Использование модуля statsmodels для импорта попарного теста Тьюки.  

• Вызов функции с данными, группами и категориальной переменной.  

• Уровень значимости обычно устанавливается на 0,5.  

• Показ графика с доверительными интервалами для групповых значений.  

• Проведение линии для сравнения белой группы с другими.  

• Вывод сводных статистических данных по тесту.  

• Сводные результаты показывают попарные группы и среднюю разницу.  

• Для многих групп разница недостаточна для отклонения нулевой гипотезы.  

• Для некоторых групп, таких как черные и белые, разница значительна и позволяет отклонить нулевую гипотезу.  

• Доверительные интервалы для среднего возраста для каждой группы.  

• Доверительные интервалы для белой группы меньше, чем для других групп.  

• Доверительные интервалы для других групп не совпадают с доверительным интервалом для белой группы, что указывает на различия.  

• Тест ANOVA позволяет проверить изменения числовой переменной в зависимости от уровней категориальной переменной.  

• Библиотека cpy в Python упрощает выполнение теста ANOVA.  

• Следующий урок будет посвящен прогностическому моделированию, начиная с линейной регрессии в Python.