Wilcoxonův-Mannův-Whitneyho test

Další kategorií neparametrických testů hypotéz jsou tzv. testy součtu pořadí. Pořadí (ranky) jsou pozice číselných hodnot seřazených od nejmenší po největší – podobně jako umístění v závodě: nejrychlejší (nejmenší) čas dostane pořadí 1, druhý nejrychlejší pořadí 2 a tak dále.

Pracováním s pořadími dat místo se skutečnými hodnotami se vyhneme předpokladům o rozdělení testové statistiky. Tato metoda je robustnější stejným způsobem, jakým je medián robustnější než průměr.

Jedním z běžně používaných testů založených na pořadích je Wilcoxonův-Mannův-Whitneyho test, který funguje jako neparametrická obdoba t-testu.

K dispozici máš datovou sadu late_shipments a jsou načteny následující balíčky: pingouin a pandas jako pd.

Toto cvičení je součástí kurzu

Testování hypotéz v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Vyber sloupce weight_kilograms a late z datové sady late_shipments a výsledek přiřaď pod názvem weight_vs_late.
Převeď weight_vs_late z dlouhého do širokého formátu tak, že columns nastavíš na 'late'.
Spusť Wilcoxonův-Mannův-Whitneyho test pro porovnání hodnot weight_kilograms u zásilek, které dorazily pozdě, a těch, které dorazily včas.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Select the weight_kilograms and late columns
weight_vs_late = ____

# Convert weight_vs_late into wide format
weight_vs_late_wide = weight_vs_late.pivot(columns=____, 
                                           values=____)


# Run a two-sided Wilcoxon-Mann-Whitney test on weight_kilograms vs. late
wmw_test = ____



# Print the test results
print(wmw_test)

Upravit a spustit kód