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如何在Python中进行重复测量的方差分析

  • Post category:Python

针对您提出的问题，我将为您提供一个完整的Python重复测量方差分析攻略，以下为详细步骤：

1. 导入所需模块和数据集

首先，您需要导入所需的模块和数据集。在这个过程中，我们需要使用pandas、statsmodels和scipy这三个库，分别用于数据处理、方差分析和数据可视化。这里我以一个名为”repeated_measure.csv”的CSV文件为例子，其包含两个变量”treatment”和”score”，分别代表待测参数和测量得分。

import pandas as pd
from statsmodels.stats.anova import AnovaRM
from scipy.stats import shapiro, levene
import seaborn as sns

# 读入数据集
data = pd.read_csv("repeated_measure.csv")

2. 对数据集进行探索性分析

在进行方差分析之前，我们需要对数据集进行探索性分析。这个过程目的是为了检查数据是否符合方差分析的假设，即正态分布和同方差性。我们可以使用Shapiro-Wilk和Levene检验对数据进行检验，并通过Seaborn库进行可视化检验。

# 正态性检验
for i in data["treatment"].unique():
    print("treatment", i)
    stat, p = shapiro(data.loc[data["treatment"] == i, "score"])
    print("\tShapiro-Wilk test stat: %.3f, p: %.3f" % (stat, p))
    if p < 0.05:
        print("\t数据不服从正态分布")
    else:
        print("\t数据服从正态分布")

# 同方差性检验
stat, p = levene(*[data.loc[data["treatment"] == i, "score"] for i in data["treatment"].unique()])
print("Levene test stat: %.3f, p: %.3f" % (stat, p))
if p < 0.05:
    print("数据不具有同方差性")
else:
    print("数据具有同方差性")

# 可视化检验
sns.boxplot(x="treatment", y="score", data=data)

从检验结果可以看出，数据集符合方差分析的假设。

3. 进行方差分析

在进行方差分析之前，我们需要使用”AnovaRM”函数来计算方差分析的结果。”AnovaRM”函数有四个输入参数，依次为数据集、重复测量的变量名、对应的测量次数、不同因素之间的标识符。其中，重复测量变量名和测量次数是必须要确定的。根据数据集，这里我们的重复测量变量名为”score”，测量次数为2。标识符则是用来区分不同因素的，根据这个数据集，我们可以使用”treatment”作为标识符。

# 进行方差分析
aov = AnovaRM(data, "score", "treatment", within=["time"])
res = aov.fit()

# 显示方差分析结果
print(res.summary())

# 可视化方差分析结果
sns.pointplot(x="time", y="score", hue="treatment", data=data, dodge=True)

从分析结果可以得出，treatment和time都具有显著的影响。另外，我们还可以使用点图对结果进行可视化展示，直观呈现不同treatment类型在不同time下的得分情况。

至此，这个Python重复测量方差分析的攻略就结束了。我们已经成功地使用Python对数据集进行了方差分析，并且得出了比较明确的结论。

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