1. 导入库和数据
在进行方差分析之前，需要先导入相关的库和数据。假设大家有三个组的数据，分别为、B、C组，每个组有10个数据。
portdas as pdport scipy.stats as stats
e({” [1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10],
‘B’ [2, 4, 8, 10, 12, 14, 1 18, 20],
‘C’ [3, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30]})
2. 单因素方差分析eway()。该函数可以接受多个数组作为输入，每个数组代表一个组的数据。
eway(data[”], data[‘B’], data[‘C’])
t(‘F值为’, F)t(‘p值为’, p)
输出结果为
F值为 445.5
p值为 1.0319031370389588e-20
可以看到，F值非常大，p值非常小，说明三个组的均值之间存在显著差异。
3. 生成分析表odelsova()函数来生成分析表。
portodelsodelsulaport ols
odeleltdexdex’], value_vars=[”, ‘B’, ‘C’]),
).fit()
ovaodel, typ=2)
t(table)
输出结果为_sq df F PR(>F)
C(group) 3088.333333 2.0 445.5 1.031903e-20
Residual 11.666667 27.0 NaN NaN
可以看到，分析表中包含了总平方和、组间平方和、组内平方和、自由度、F值和p值等信息，更加全面地展示了方差分析的结果。
提供了多种函数和库来进行方差分析，可以根据具体需求选择合适的方法。同时，生成分析表可以更加清晰地展示方差分析结果，方便大家进行数据分析和决策。
