scipy.stats: フリードマン検定 friedmanchisquare

friedmanchisquare(*args)

関連のある $k$ 標本の代表値の差のノンパラメトリック検定である。
引数の指定法は若干不自由である。
多くの統計パッケージでは以下のようなデータ行列を与える仕様になっていることが多いが，friedmanchisquare では，列ベクトルを複数与える）。

もともと，$k$ 個の配列（ベクトル）で用意されているなら別であるが。

from scipy.stats import friedmanchisquare
import numpy as np
data = np.array([
       [5.4 , 5.5 , 5.55],
       [5.85, 5.7 , 5.75],
       [5.2 , 5.6 , 5.5 ],
       [5.55, 5.5 , 5.4 ],
       [5.9 , 5.85, 5.7 ],
       [5.45, 5.55, 5.6 ],
       [5.4 , 5.4 , 5.35],
       [5.45, 5.5 , 5.35],
       [5.25, 5.15, 5.  ],
       [5.85, 5.8 , 5.7 ],
       [5.25, 5.2 , 5.1 ],
       [5.65, 5.55, 5.45],
       [5.6 , 5.35, 5.45],
       [5.05, 5.  , 4.95],
       [5.5 , 5.5 , 5.4 ],
       [5.45, 5.55, 5.5 ],
       [5.55, 5.55, 5.35],
       [5.45, 5.5 , 5.55],
       [5.5 , 5.45, 5.25],
       [5.65, 5.6 , 5.4 ],
       [5.7 , 5.65, 5.55],
       [6.3 , 6.3 , 6.25]])

戻り値は $\chi^2$ 値と $p$ 値である。

friedmanchisquare(data[:,0], data[:,1], data[:, 2])

FriedmanchisquareResult(statistic=11.142857142857132, pvalue=0.003805040775511383)