scipy.stats.mstats.

kruskal#

scipy.stats.mstats.kruskal(*args)[Quelle]#

Berechnet den Kruskal-Wallis H-Test für unabhängige Stichproben

Parameter:

stichprobe1, stichprobe2, …array_like: Es können zwei oder mehr Arrays mit den Stichprobenmessungen als Argumente übergeben werden.

Rückgabe:

statisticfloat: Die Kruskal-Wallis H-Statistik, korrigiert für Bindungen
pvaluefloat: Der p-Wert für den Test unter der Annahme, dass H eine Chi-Quadrat-Verteilung hat

Hinweise

Für weitere Details zu kruskal siehe scipy.stats.kruskal.

Beispiele

>>> from scipy.stats.mstats import kruskal

Zufällige Stichproben von drei verschiedenen Batteriemarken wurden getestet, um zu sehen, wie lange die Ladung hält. Die Ergebnisse waren wie folgt:

>>> 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]

Testen Sie die Hypothese, dass die Verteilungsfunktionen aller Markenlaufzeiten identisch sind. Verwenden Sie ein Signifikanzniveau von 5 %.

>>> kruskal(a, b, c)
KruskalResult(statistic=7.113812154696133, pvalue=0.028526948491942164)

Die Nullhypothese wird auf dem Signifikanzniveau von 5 % abgelehnt, da der zurückgegebene p-Wert kleiner als der kritische Wert von 5 % ist.