p値を下げている配列を知りたい
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前提・実現したいこと
p値を下げている配列を知りたい。
発生している問題・エラーメッセージ
特にエラーは発生していない。
該当のソースコード
#coding:utf-8
import scipy as sp
import scipy.stats
import pandas as pd
import numpy as np
data = [[23. 45. 78. 23. 48.][36. 94. 34. 10. 40.][46. 85. 39. 62. 81.][1. 1. 1. 1. 1.]]
result= sp.stats.bartlett(*data)
print(result)
とコードを書いて実行したところ、
BartlettResult(statistic=4.3945586749853556, pvalue=0.009338345709)
のように出力された。今回の場合だと、data の[1. 1. 1. 1. 1.]がp値を下げている配列である。それを検出したい。
試したこと
for文を書いて一つ一つ検出する方法を思いついたが、しかしどのようにp値を下げているかいなかを判定すればいいのかわからなかった。
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checkベストアンサー
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おそらく、配列を順番に除いてbartlettに入力するのが近道のように思います。1番目の配列を除いて残りだけで実施した場合、2番目を除外して実施した場合、などを順番に行い、最も期待するP値に近くなるケースを探索すればいいかと思います。
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数理計画法的に考えてみる(解決したい課題を定義する)のはいかがでしょうか？
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雑な発想ですが、素直に各配列の分散を求めて外れ値除去的な方法（分散の分布を見て2シグマ、とか）でハジけば、それなりに行けるんじゃないかなぁ、とか思ったり。あまり厳密な方法ではないかもしれませんが、参考までに。
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2018/04/21 20:23
一つ質問なのですが、もしデータが、
data = [[23. 45. 78. 23. 48.][36. 94. 34. 10. 40.][46. 85. 39. 62. 81.][50. 74. 63. 83. 71.][1. 1. 1. 1. 1.][58. 73. 27. 47. 66.][71. 77. 33. 42. 47.]×100・・・[2. 2. 2. 2. 2.]]のように、２０〜８０までの数字が１００ほどあり、その中に[1. 1. 1. 1. 1.]と[2. 2. 2. 2. 2.]の配列が混ざっていて、これらがp値を下げている原因で、この２つの配列を取り除きたいとしたらどうしたらいいでしょうか？僕がお聞きしたいのは、p値を下げている配列が何個かわからなくて、その場合でもp値を下げている配列をpick upしたい時、という意図なのですが。
2018/04/21 21:45
ちなみに、bartlett法でp値を下げている配列を除外したい意図はどこにあるのでしょうか？
私の理解だと、bartlett法で帰無仮説が採択されても棄却されても大勢に影響はないと思っています。理由は、その結果は二元配置分散分析や一元配置分散分析が使えるかどうかというだけで、使えない（つまり分散が不均一）場合は、他の方法が適用できるので深刻な問題にならないと思っていました。
おそらく、別の用途があってのことかと思うので後学のため、教えていただけるとありがたく思います。
2018/04/22 13:24
2018/04/23 08:34
配列ひとつを除外してp値を計算する処理を複数回実施してp値に大きな影響を与える配列を特定するという処理を所定の条件を満たすまで行えばいいことになります。
2018/04/23 11:05