[python] SciPy를 사용하여 분산 분석 요인 그래프 그리기
분산 분석은 데이터의 분산을 통해 그룹 간의 차이를 분석하는 통계적인 방법입니다. 요인 그래프는 분산 분석 결과를 시각화하는 도구로 사용됩니다. 이번 글에서는 Python의 SciPy 라이브러리를 사용하여 분산 분석 요인 그래프를 그리는 방법에 대해 알아보겠습니다.
1. SciPy 설치
먼저, SciPy 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다:
pip install scipy
2. 데이터 준비
분산 분석을 위해 분석할 데이터를 준비해야 합니다. 예를 들어, 서로 다른 품종의 꽃에 대한 꽃잎 길이 데이터를 사용한다고 가정해 봅시다.
import numpy as np
# 품종별 꽃잎 길이 데이터 정의
species_1 = np.array([1.2, 1.5, 1.8, 2.0, 1.4])
species_2 = np.array([1.0, 1.3, 1.6, 1.9])
# 각 품종 레이블 생성
labels = np.array(['Species 1', 'Species 1', 'Species 1', 'Species 1', 'Species 1',
'Species 2', 'Species 2', 'Species 2', 'Species 2'])
# 모든 데이터를 하나의 배열로 합치기
data = np.concatenate((species_1, species_2))
3. 요인 그래프 그리기
이제 SciPy를 사용하여 분산 분석 요인 그래프를 그릴 수 있습니다. 아래의 코드를 참고해주세요:
import scipy.stats as stats
import matplotlib.pyplot as plt
# 분산 분석 수행
fvalue, pvalue = stats.f_oneway(species_1, species_2)
# 그래프 그리기
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot([species_1, species_2])
ax.set_xticklabels(['Species 1', 'Species 2'])
ax.set_ylabel('Petal Length')
ax.set_title('Factor Plot - Petal Length')
plt.show()
위 코드에서는 scipy.stats 모듈의 f_oneway 함수를 사용하여 분산 분석을 수행합니다. boxplot 함수를 사용하여 각 품종의 꽃잎 길이를 상자 그림으로 표시하고, set_xticklabels, set_ylabel, set_title 함수를 사용하여 그래프 축 레이블 및 제목을 설정합니다.
마지막으로, plt.show 함수를 호출하여 그래프를 출력합니다.
4. 결과 해석
그래프를 통해 확인할 수 있는 것은 두 품종 간의 꽃잎 길이에 차이가 있을 수 있다는 것입니다. 분산 분석 결과에 따라 유의수준(p-value)을 통해 통계적으로 유의미한 차이가 있는지를 판단할 수 있습니다.