dunn's test是什么？dunn的检验是一种用于比较多个样本均值的统计分析方法。它是一种多重比较检验方法，用于比较超过两个样本的均值，以确定哪些样本之间存在显著差异。
当正态性假设被违反时，有时会使用dunn的非参数kruskal−wallis检验来比较多个样本的均值。如果样本均值之间存在显著差异，就会使用kruskal−wallis检验来找出这些差异。对样本的均值进行两两比较，以确定哪些样本之间存在显著差异。然后使用dunn的检验来比较样本的均值。
在python中进行dunn's检验要在python中运行dunn's测试，我们可以使用scikit-posthocs库的posthoc dunn()方法。
下面的代码演示了如何使用这个函数 -
语法sp.posthoc_dunn(data, p_adjust = 'bonferroni')
<p>bartlett's test statistic和p值是在此函数接收到一个数据数组后返回的
参数p_adjust是一种p值调整方法
为了在python中演示测试，请考虑以下情景：研究人员希望发现三种不同的肥料是否会导致植物生长的不同程度。他们随机选择了30棵不同的植物，并将它们分成三组，每组十棵植物，每组使用不同的肥料。他们在一个月结束时测量每棵植物的高度。
算法安装scikit-posthocs库
按组指定10个植物的生长数据
将所有3个组合并为一个数据
使用bonferonni校正对p值进行dunn's检验
example在这里演示了使用scikit-posthocs库运行dunn's测试。
!pip install scikit-posthocs#specify the growth of the 10 plants in each groupgroup1 = [9, 10, 16, 9, 10, 5, 7, 13, 10, 9]group2 = [16, 19, 15, 17, 19, 11, 6, 17, 11, 9]group3 = [7, 9, 5, 8, 8, 14, 11, 9, 14, 8]data = [group1, group2, group3]#perform dunn's test using a bonferonni correction for the p-valuesimport scikit_posthocs as spsp.posthoc_dunn(data, p_adjust = 'bonferroni')
输出the adjusted p-value for the distinction between groups 1 and 2 is 0.115458.the adjusted p-value for the distinction between groups 1 and 3 is 1.000000.the adjusted p-value for the distinction between groups 2 and 3 is 0.27465.
结论dunn的检验在许多领域广泛应用，包括生物学、心理学和教育，其中需要比较多个样本的均值，以发现样本之间是否存在显著差异。当正态性假设被违反时，它尤其有益，因为它是一种不依赖于这一假设的非参数检验。
dunn's test可以在教育领域中使用，用于比较来自不同学校或班级的许多样本数据的均值，以确定学校或教室的均值是否存在显著差异。例如，可以使用它来比较不同学校的平均考试成绩或不同教室的平均分数。
以上就是如何在python中执行dunn's检验？的详细内容。