scipy.stats.mstats.
kruskalwallis#
- scipy.stats.mstats.kruskalwallis(*args)[source]#
计算独立样本的 Kruskal-Wallis H 检验
- 参数:
- sample1, sample2, …array_like
两个或多个包含样本测量的数组可以作为参数给出。
- 返回值:
- statisticfloat
经绑定位校正后的 Kruskal-Wallis H 统计量
- pvaluefloat
使用假设 H 服从卡方分布的检验的 p 值
备注
有关
kruskal的更多详细信息，请参见scipy.stats.kruskal.示例
>>> from scipy.stats.mstats import kruskal
从三个不同品牌的电池中随机抽取样本以测试电池电量持续时间。结果如下
>>> 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]
检验所有品牌持续时间分布函数相同的假设。使用 5% 的显著性水平。
>>> kruskal(a, b, c) KruskalResult(statistic=7.113812154696133, pvalue=0.028526948491942164)
因为返回的 p 值小于 5% 的临界值，所以原假设在 5% 的显著性水平上被拒绝。