Python数据分析实战-实现Kruskal-Wallis H检验（附源码和实现效果）

实现功能

当需要比较多个（大于两个）独立样本之间的差异时，可以使用非参数的Kruskal-Wallis H检验。Kruskal-Wallis H检验是一种非参数的方差分析方法，用于检验多个独立样本是否来自于相同的总体分布。

在Python中，你可以使用scipy.stats模块中的kruskal函数来执行Kruskal-Wallis H检验。

实现代码

from scipy.stats import kruskal
 
# 多组独立样本的数据
group1 = [1, 2, 3, 4, 5]
group2 = [6, 7, 8, 9, 10]
group3 = [11, 12, 13, 14, 15]
 
# 执行Kruskal-Wallis H检验
statistic, p_value = kruskal(group1, group2, group3)
 
# 打印结果
print("Kruskal-Wallis H statistic:", statistic)
print("p-value:", p_value)

实现效果

本人读研期间发表5篇SCI数据挖掘相关论文，现在某研究院从事数据挖掘相关科研工作，对数据挖掘有一定认知和理解，会结合自身科研实践经历不定期分享关于python、机器学习、深度学习基础知识与案例。

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