用 Python 进行非参数检验的入门指南
引言
在统计学中，非参数检验是一种不依赖于数据分布假设的检验方法。这种方法尤其适用于样本容量较小或数据不符合正态分布的情况下。作为一名新手，了解如何使用 Python 进行非参数检验将帮助你在数据分析的过程中更加灵活。
流程概述
下面的表格展示了使用 Python 进行非参数检验的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据集 |
| 3 | 选择适当的非参数检验方法 |
| 4 | 执行非参数检验 |
| 5 | 解释和报告结果 |
每一步的详细解释
1. 导入必要的库
在 Python 中，我们可以使用 scipy 和 numpy 库来进行非参数检验。首先，你需要确保已经安装了这些库。如果没有，可以使用以下命令安装：
pip install scipy numpy
然后，可以在代码中进行导入：
# 导入必要的库
import numpy as np # 用于数组和数学计算
from scipy import stats # 用于统计函数和非参数检验
2. 准备数据集
在这一步中，我们需要创建两个样本数据集用于检验。如果你已经有数据，可以直接使用，不然可以使用 numpy 生成一些随机数据：
# 创建样本数据
np.random.seed(0) # 为了可重复性设置随机种子
data1 = np.random.randint(1, 10, size=20) # 生成第一个样本（20个随机整数）
data2 = np.random.randint(1, 10, size=20) # 生成第二个样本（20个随机整数）
3. 选择适当的非参数检验方法
常用的非参数检验方法有 Mann-Whitney U 检验、Wilcoxon 符号秩检验、Kruskal-Wallis H 检验等。在这里，我们将使用 Mann-Whitney U 检验比较两个独立样本。
4. 执行非参数检验
使用 scipy.stats 中的相关函数进行检验：
# 执行 Mann-Whitney U 检验
u_statistic, p_value = stats.mannwhitneyu(data1, data2)
# u_statistic: U统计量
# p_value: P值
5. 解释和报告结果
最后一步是根据检验结果进行解释。通常，我们会关注 P 值以决定是否拒绝原假设：
# 输出结果
print(f'U Statistic: {u_statistic}, P-value: {p_value}')
if p_value < 0.05:
print("拒绝原假设：两个样本数据显著不同。")
else:
print("不拒绝原假设：两个样本数据没有显著不同。")
旅行图
下面是一段关于完成这个过程的旅行图，通过 mermaid 语法来展示：
journey
title Python非参数检验流程
section 步骤
导入库: 5: 观众
准备数据: 2: 观众
选择检验方法: 1: 观众
执行检验: 3: 观众
报告结果: 4: 观众
结尾
通过以上步骤，你应该已经掌握了使用 Python 进行基本的非参数检验的流程。记住，非参数检验是处理不符合正态分布数据的一种强有力工具，它为我们提供了另一种形式的统计分析。随着你在数据分析领域的深入探索，相信你会发现越来越多有趣及有用的统计方法。希望这篇文章对你的学习有所帮助，继续加油！
