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配列が2つの時と3つの時でp値の値が変わってしまう

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k0908

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 前提・実現したいこと

配列が2つの時と3つの時でp値の値が変わってしまう。

 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

#x・y・zの配列全て要素が12個ずつある
x=[567,890,2345,・・・]
y=[44,203,205,・・・]
z=[66,800,245,・・・]
w = sp.stats.kruskal(x, y)
print(w)


のようにコードを書いてx&y・x&z・z&yを比較するよう実行したときは、p値が全て約0.7になった。一方、

w = sp.stats.kruskal(x,y,z)


とx・y・zの3つを比較するようにコードを書いて実行したときは、p値が約0.0000000002になった。

 発生している問題・エラーメッセージ

どうしてこのように3つ比較したときにはp値が下がってしまうのかわからない。
x&y・x&z・z&yのp値は約0.7なので、3つ比べたときにp値がここまで下がってしまう理由がわからない。

今のコードを修正する方法はないだろうか?自由度の設定などをしたほうがいいのだろうか?

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回答 1

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kruskal-wallis検定は最終的にカイ二乗分布を使ってP値を計算しています。カイ二乗分布は自由度が異なると結構分布が異なります。特に今回のような場合だと自由度が1異なるだけで相当の分布の変化をもたらします。

正直なところ、2群を比較するのであればt検定を使うほうが一般的な気がします。公式ドキュメントには2群以上であれば計算できることになっていますが、私の知っている限り、kruskan-wallis検定は3群以上の差の検定に使うものと言われています。

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  • 2018/05/09 10:32

    ありがとうございます。2群を比較するときはt検定を使います。3群以上を比較するときは、kruskan-wallis検定を使おうと思いますが、その場合自由度の設定などはできるのでしょうか?今のままだと、3群以上を比較するときは必ずp値が0.05以下になってしまい、差があると出るので。

    キャンセル

  • 2018/05/09 13:18

    自由度は指定するようなものではなく、比較対象の群数から決定するもののはずです。もしかすると、kruskal-wallisを使うことが良くないのかもしれません。群間の分散が同じであれば、分散分析と呼ばれる方法を適用することが推奨されています?

    キャンセル

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