質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

ただいまの
回答率

90.61%

  • Python

    7482questions

    Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

  • NumPy

    420questions

    NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

DataFrame型の縦の行で統計的に有意かどうかを調べたい

解決済

回答 1

投稿

  • 評価
  • クリップ 0
  • VIEW 116
退会済みユーザー

退会済みユーザー

 前提・実現したいこと

DataFrame型の縦の行で統計的に有意かどうかを調べたい。
df変数に

       A    B    C    D  
0    7     3    100    4     
1    6     8     70    5


というデータが入っている。それぞれの行に対して、p値を求めたい。
この場合だと、Cの100&70行が、他の行と違うため、Cの p値が 0.05より低くなり、その他の行のp値が普通になるように算出したい。

 発生している問題・エラーメッセージ

  result = sp.stats.ttest_ind(*q)
  File "/Users/xxx/anaconda3/envs/py36/lib/python3.6/site-packages/scipy/stats/stats.py", line 4070, in ttest_ind
    v1 = np.var(a, axis, ddof=1)
  File "/Users/xxx/anaconda3/envs/py36/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py", line 3194, in var
    **kwargs)
  File "/Users/xxx/anaconda3/envs/py36/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/_methods.py", line 89, in _var
    rcount = _count_reduce_items(arr, axis)
  File "/Users/xxx/anaconda3/envs/py36/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/_methods.py", line 50, in _count_reduce_items
    items *= arr.shape[ax]
TypeError: tuple indices must be integers or slices, not numpy.float64


というエラーが発生している。

 該当のソースコード

result = sp.stats.kruskal(*ans)
n = np.asarray(list(map(len, args)))
TypeError: len() of unsized object

 試したこと

上記のコードの実行

 補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

何が問題なのか?

  • 気になる質問をクリップする

    クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

    またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

    クリップを取り消します

  • 良い質問の評価を上げる

    以下のような質問は評価を上げましょう

    • 質問内容が明確
    • 自分も答えを知りたい
    • 質問者以外のユーザにも役立つ

    評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 広告と受け取られるような投稿

    評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

質問への追記・修正、ベストアンサー選択の依頼

  • 退会済みユーザー

    2018/04/24 16:10

    複数のユーザーから「やってほしいことだけを記載した丸投げの質問」という意見がありました
    「質問を編集する」ボタンから編集を行い、調査したこと・試したことを記入していただくと、回答が得られやすくなります。

回答 1

checkベストアンサー

+1

何に対して統計的に有意であることを確かめたいのかの記載がないので回答になっているかわからないのですが、とりあえず、コードからわかることを記載します。
まず、ttest_ind()は二群間の平均の差の検定をするものなので、質問のケースのような4つの群を入力している時点でエラーになります。多群間の平均の差を評価するのであれば、ANOVAと呼ばれる方法を用いたほうがいいかと思います。ただし、ANOVAは群間の分散が均一の場合に適用できるものなので、質問例のような分散が不均一の場合はkruskal-wallisを使うことになると思います。

後段の「該当のソースコード」はあまりに部分的すぎて良くわかりませんでした。エラーの原因だけ指摘するとlenという組み込み型関数が変数として用いられていることに起因しているようです。

投稿

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

  • 2018/04/24 17:56

    ありがとうございます。 A・B・C・D の全部のデータ(0・1の行の両方)の平均や中央値などを元に、A or B or C or Dの行のデータがどれくらい”確率的に起こりにくいか"を調べたいです

    キャンセル

  • 2018/04/24 17:58

    なのでもしかしたら、kruskal検定ではないかもしれません(カイ二乗検定で
    すかね・・・?)

    キャンセル

  • 2018/04/24 18:08

    ちなみに、もしカイ二乗検定が良いのなら、Pythonを使ってdf変数の行のデータから理論値を求める方法を教えていただきたいです。よろしくお願いいたします。

    キャンセル

  • 2018/04/24 18:45

    dfがクロス集計結果であれば、カイ二乗検定が適しているかもしれません。ただし、カイ二乗検定が示してくれることは、行側のクラス0,1と列側のクラスA,B,C,Dに関連があるかどうかと今回のような分布が起きる可能性が期待値に比べてどのくらい違うかというものなので、行単位の比較はムリかなぁと感じています。
    一応、カイ二乗検定の関数はscipy.stats.chi2_contingencyです。詳細な使い方はドキュメントを参照ください

    キャンセル

  • 2018/04/24 19:04

    ありがとうございます!!ちょっと考えて見ます!!

    キャンセル

15分調べてもわからないことは、teratailで質問しよう!

  • ただいまの回答率 90.61%
  • 質問をまとめることで、思考を整理して素早く解決
  • テンプレート機能で、簡単に質問をまとめられる

関連した質問

同じタグがついた質問を見る

  • Python

    7482questions

    Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

  • NumPy

    420questions

    NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。