# 같은 자료에서 그룹별로 group1, group2, group3 값에 대해서 일원 분산분석하기 >>> stats.f_oneway(group1, group2, group3) F_onewayResult(statistic=3.7113359882669763, pvalue=0.043589334959178244)
4. 각 그룹쌍에 대해서 t 검정하기
>>> print(stats.ttest_ind(group1, group2)) Ttest_indResult(statistic=2.5581789927784295, pvalue=0.02184081286794004) >>> print(stats.ttest_ind(group1, group3)) Ttest_indResult(statistic=1.326611291434599, pvalue=0.21151930405600672) >>> print(stats.ttest_ind(group2, group3)) Ttest_indResult(statistic=-1.0724508202985763, pvalue=0.30461196197608215)
5. 위의 자료에서 그룹 1과 2의 평균값에 대해 다중 비교하기
>>> from statsmodels.stats.multicomp import pairwise_tukeyhsd >>> tukey = pairwise_tukeyhsd(endog=data[:, 0], # 데이터 >>> groups=data[:, 1], # 그룹 >>> alpha=0.05) # 유의 수준 >>> tukey.summary() # 다중 비교의 결과를 아래에서 확인. group1과 group2에서 귀무 가설이 기각되는 것을 볼 수 있음 Multiple Comparison of Means - Tukey HSD,FWER=0.05 group1 group2 meandiff lower upper reject 1.0 2.0 -60.1806 -116.6056 -3.7555 True 1.0 3.0 -38.625 -104.8246 27.5746 False 2.0 3.0 21.5556 -43.2141 86.3252 False