Statsmodels에서 F 검정을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 우선, 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

import statsmodels.api as sm

이제 F 검정을 수행할 데이터를 준비합니다. 예를 들어, 두 개의 그룹이 있는 실험 데이터를 생각해보겠습니다.

group1 = [1, 2, 3, 4, 5]
group2 = [2, 4, 6, 8, 10]

Statsmodels에서 제공하는 stattools 모듈의 f_oneway 함수를 사용하여 F 검정을 수행할 수 있습니다. 이 함수는 두 개 이상의 그룹을 인수로 받아 F-통계량과 p-value 두 가지 값을 반환합니다.

f_value, p_value = sm.stats.anova.f_oneway(group1, group2)
print("F-value:", f_value)
print("p-value:", p_value)

실행 결과로는 F-통계량과 p-value가 출력됩니다. F-통계량은 각 그룹 간의 차이에 대한 정보를 제공하며, p-value는 귀무가설(모든 그룹의 평균이 동일하다)을 기각할 수 있는지에 대한 지표입니다. 일반적으로 p-value가 기준값(예: 0.05)보다 작을 경우 귀무가설을 기각하게 됩니다.

F 검정은 분산 분석(ANOVA) 기법에서 주로 사용되며, 그룹 간의 차이 분석에 유용합니다. Statsmodels를 사용하여 파이썬에서 F 검정을 수행할 수 있으며, 이를 통해 데이터 분석 및 모델링에 활용할 수 있습니다.