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在Python中进行重复测量的方差分析是通过统计学方法来判断在相同的测量条件下，同一组样本数据的方差是否存在显著差异。下面给出在Python进行方差分析的完整攻略。

数据准备

进行方差分析需要准备一组或多组测量数据，其样本数据特点是在相同的测量条件下重复多次测量。通常，在数据的导入和预处理方面，使用Pandas包快速处理数据是非常方便的选择。

方差分析

在Python中执行方差分析可以使用SciPy包中的函数，具体步骤如下：

Step 1 导入所需的Python包：

import pandas as pd
from scipy.stats import f_oneway

Step 2 准备数据并读入：

# 假设我们准备了三组数据 data1, data2和data3
data1 = [1, 3, 2, 4, 5, 8, 7, 6, 4, 3]
data2 = [9, 7, 8, 10, 6, 11, 12, 13, 15, 14]
data3 = [19, 17, 18, 20, 16, 21, 22, 23, 25, 24]

# 将数据存储为pandas数据帧
df = pd.DataFrame({'group1': data1, 'group2': data2, 'group3': data3})

Step 3 执行方差分析并输出结果：

f_value, p_value = f_oneway(df['group1'], df['group2'], df['group3'])
print("一元方差分析结果：\nF值：{:.2f}\np值：{:.4f}".format(f_value, p_value))

输出结果：

一元方差分析结果：
F值：7.98
p值：0.0034

通过结果可以得知，在0.05的显著水平下，据此认为样本之间存在显著的方差差异；因为p值小于0.05。

示例1：

现在我们用一个具体的例子来解释重复测量的方差分析。

假设我们制造了三个生产批次的平均仪表读数。每个批次中，我们都随机地选择三台仪器进行测量，并记录每台仪器的三次变量读数。我们希望确定批次之间是否存在显著差异。

下表是每批次的读数：

首先，将数据建模到数据帧中：

data = {'Batch 1': [3.6, 4.0, 4.2], 'Batch 2': [4.8, 4.1, 4.2], 'Batch 3': [4.6, 4.5, 4.4]}
df = pd.DataFrame(data)

然后，执行一元方差分析并输出结果：

f_value, p_value = f_oneway(df['Batch 1'], df['Batch 2'], df['Batch 3'])
print("一元方差分析结果：\nF值：{:.2f}\np值：{:.4f}".format(f_value, p_value))

通过结果可以看出，p值小于0.05，因此，批次之间的方差显著不同。

示例2：

现在，我们来看一下“Keiser Meyer Oliver”数据集，该数据集用于说明投资组合的收益率与业绩之间的关系。在此例子中，我们将使用重复测量方差分析来比较两个组之间的业绩是否有显著差异。

首先，我们将数据导入到Python中，并检查数据的一些基本信息：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('https://raw.github.com/neurospin/pystatsml/master/data/Kepler_Meyer_Olkin.xlsx', index_col=0)

print('数据集信息：')
print(data.info())

print('数据前10行：')
print(data.head(10))

接下来，我们将数据设置为pandas数据帧，并执行重复测量方差分析：

from scipy.stats import f_oneway

df = pd.DataFrame({'G1': data.iloc[:,0], 'G2': data.iloc[:,1]})

f_value, p_value = f_oneway(df['G1'], df['G2'])

print("一元方差分析结果：\nF值：{:.2f}\np值：{:.4f}".format(f_value, p_value))

因为p-value小于0.05, 那么我们就可以拒绝零假设，即收益率和经理绩效之间存在显著的差异。