python分类数据的方差分析
时间: 2025-06-04 22:22:41 浏览: 14
### 如何在Python中对分类数据执行方差分析 (ANOVA)
对于分类数据分析,特别是当目标是比较不同类别间的均值是否存在显著差异时,可以采用方差分析(Analysis of Variance, ANOVA)。此方法能够评估至少两个群体的平均数之间是否存在统计学意义上的差别。
#### 单因素方差分析
如果仅涉及单一自变量,则可应用单因素方差分析。下面展示了一个具体实例,在Jupyter Notebook环境中操作:
```python
import pandas as pd
from statsmodels.formula.api import ols
from statsmodels.stats.anova import anova_lm
# 假设df1是一个已经加载好的DataFrame对象,其中包含了'行业'列作为因子以及'value'数值响应变量
model = ols('value ~ C(行业)', df1).fit()
anova_result = anova_lm(model)
print(anova_result)
```
这段代码创建了一个线性模型`model`来表示因变量`value`与分类预测器`行业`间的关系,并通过调用`anova_lm()`函数计算得到ANOVA表并打印出来[^2]。
#### 双因素方差分析
当存在两个或更多独立变量影响同一个连续型应变量的情况下,应该考虑使用多因素方差分析。这里给出一个基于月份和地区这两个维度的数据集上的例子:
```python
import pandas as pd
from statsmodels.formula.api import ols
from statsmodels.stats.anova import anova_lm
data = pd.read_excel('D:/shujufenxi/jpt.xlsx', index_col=0)
df_twoway = data.stack().reset_index()
df_twoway.columns = ['月份', '城市', '月薪']
model_twoway = ols('月薪 ~ C(月份) + C(城市)', df_twoway).fit()
anova_table = anova_lm(model_twoway)
print(anova_table)
```
上述脚本读取Excel文件中的原始表格数据,经过处理转换成适合做双因素方差分析的形式后,构建了包含交互效应在内的回归模型,并最终输出相应的ANOVA检验结果[^3]。
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