我想检查一个非正态分布的组在一段时间内是否有改善。为了检查t1和t2时间组之间的统计学显著性差异，我们可以使用Wilcox符号秩非参数检验。Scipy的Wilcoxon将为我们提供p值，基于此，我们可以检查不同时间组之间是否有显著性差异。但我如何检查与时间t1相比，时间t2是否有改善？
qv7cva1a1#
我认为您需要的是“单侧”测试，而不是默认的“双侧”测试。在这种情况下，我们没有足够的信息来确定哪些方面会有所改进，但给您举个例子，如果你正在寻找由于锻炼而导致的血压的改善，你将寻找你的锻炼后血压样本小于你的锻炼前样本组。在这种情况下，您可能希望为参数指定“less”
statistic, pvalue = wilcoxon(x, y, alternative="less")
我无耻地改编了一个例子，从这个网站有一个奇妙的解释：https://sphweb.bumc.bu.edu/otlt/MPH-Modules/BS/BS704_Nonparametric/BS704_Nonparametric6.html你可以在这里找到关于scipy符号秩检验的更大/更小的信息：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.wilcoxon.html
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按热度按时间qv7cva1a1#
我认为您需要的是“单侧”测试，而不是默认的“双侧”测试。在这种情况下，我们没有足够的信息来确定哪些方面会有所改进，但给您举个例子，如果你正在寻找由于锻炼而导致的血压的改善，你将寻找你的锻炼后血压样本小于你的锻炼前样本组。在这种情况下，您可能希望为参数指定“less”
我无耻地改编了一个例子，从这个网站有一个奇妙的解释：https://sphweb.bumc.bu.edu/otlt/MPH-Modules/BS/BS704_Nonparametric/BS704_Nonparametric6.html
你可以在这里找到关于scipy符号秩检验的更大/更小的信息：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.wilcoxon.html