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        單因素方差分析(spss單因素方差分析)

        時間:2022-08-23 00:29 作者:馬陽明

        import numpy as np

        import pandas as pd

        import sklearn

        import scipy.stats as stats

        from statsmodels.formula.api import ols

        from statsmodels.stats.anova import anova_lm

        import warnings

        warnings.filterwarnings(&34;ignore&34;)

        dic_t1=[{&39;行業(yè)&39;:&39;A&39;,&39;次數(shù)&39;:57},

        {&39;行業(yè)&39;:&39;A&39;,&39;次數(shù)&39;:66},

        {&39;行業(yè)&39;:&39;A&39;,&39;次數(shù)&39;:49},

        {&39;行業(yè)&39;:&39;A&39;,&39;次數(shù)&39;:40},

        {&39;行業(yè)&39;:&39;A&39;,&39;次數(shù)&39;:34},

        {&39;行業(yè)&39;:&39;A&39;,&39;次數(shù)&39;:53},

        {&39;行業(yè)&39;:&39;A&39;,&39;次數(shù)&39;:44},

        {&39;行業(yè)&39;:&39;B&39;,&39;次數(shù)&39;:68},

        {&39;行業(yè)&39;:&39;B&39;,&39;次數(shù)&39;:39},

        {&39;行業(yè)&39;:&39;B&39;,&39;次數(shù)&39;:29},

        {&39;行業(yè)&39;:&39;B&39;,&39;次數(shù)&39;:45},

        {&39;行業(yè)&39;:&39;B&39;,&39;次數(shù)&39;:56},

        {&39;行業(yè)&39;:&39;B&39;,&39;次數(shù)&39;:51},

        {&39;行業(yè)&39;:&39;C&39;,&39;次數(shù)&39;:31},

        {&39;行業(yè)&39;:&39;C&39;,&39;次數(shù)&39;:49},

        {&39;行業(yè)&39;:&39;C&39;,&39;次數(shù)&39;:21},

        {&39;行業(yè)&39;:&39;C&39;,&39;次數(shù)&39;:34},

        {&39;行業(yè)&39;:&39;C&39;,&39;次數(shù)&39;:40},

        {&39;行業(yè)&39;:&39;D&39;,&39;次數(shù)&39;:44},

        {&39;行業(yè)&39;:&39;D&39;,&39;次數(shù)&39;:51},

        {&39;行業(yè)&39;:&39;D&39;,&39;次數(shù)&39;:65},

        {&39;行業(yè)&39;:&39;D&39;,&39;次數(shù)&39;:77},

        {&39;行業(yè)&39;:&39;D&39;,&39;次數(shù)&39;:58}]

        df_t1 = pd.Dataframe(dic_t1,columns=[&39;行業(yè)&39;,&39;次數(shù)&39;])

        def f_oneway(df,col_fac,col_sta):

        list_fac = df[col_fac].unique() 分組標(biāo)簽取出

        k = len(list_fac) 分組標(biāo)簽個數(shù)

        n = len(df)

        x_bar = df[col_sta].mean() 總均值

        SSA = []

        for i in list_fac:

        series_i = df[df[col_fac]==i][col_sta]

        r = len(series_i)

        xi_bar = series_i.mean()

        SSA.append(r*(xi_bar-x_bar)**2)

        SST = round(((df[col_sta]-x_bar)**2).sum(),4)

        df_res = pd.Dataframe(columns=[&39;方差來源&39;,&39;平方和&39;,&39;自由度&39;,&39;均方&39;,&39;F值&39;,&39;P-value&39;])

        SSA = sum(SSA)

        SSE = SST - SSA

        MSA = SSA/(k-1)

        MSE = SSE/(n-k)

        sig = stats.f.sf(MSA/MSE,k-1,(k-1)*(n-1))

        df_res[&39;方差來源&39;] = [col_fac,&39;組內(nèi)(誤差)&39;,&39;總和&39;]

        df_res[&39;平方和&39;] = [SSA,SSE,SST]

        df_res[&39;自由度&39;] = [k-1,n-k,n-1]

        df_res[&39;均方&39;] = [MSA,MSE,&39;-&39;]

        df_res[&39;F值&39;] = [MSA/MSE,&39;-&39;,&39;-&39;]

        df_res[&39;P-value&39;] = [sig,&39;-&39;,&39;-&39;]

        return df_res

        f_oneway(df_t1,&39;行業(yè)&39;,&39;次數(shù)&39;)

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        馬陽明

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