📊 Python 多因素方差分析 📊
发布时间：2025-03-28 08:36:38来源：
在数据分析的世界里，多因素方差分析（ANOVA）是一种强大的工具，用于研究多个自变量对因变量的影响。尤其是在复杂的实验设计中，它能够帮助我们了解不同因素之间的交互作用是否显著。今天，我们就来聊聊如何用 Python 实现这一功能！✨
首先，我们需要导入必要的库，比如 `pandas` 和 `statsmodels`，它们是数据分析和统计建模的好帮手。假设我们正在研究三种肥料和两种土壤类型对植物生长的影响，就可以通过以下步骤完成：
1️⃣ 数据准备：将实验数据整理成表格形式，确保每组数据清晰标注。
2️⃣ 模型构建：利用 `ols()` 函数定义模型公式，例如 `"Growth ~ C(Fertilizer) + C(Soil) + C(Fertilizer):C(Soil)"`。
3️⃣ 运行分析：调用 `anova_lm()` 方法，快速获得结果。
通过这种方式，我们可以轻松判断各因素及其交互作用是否对结果有显著影响。无论是科研项目还是商业决策，这项技能都能为你的分析工作锦上添花！🌟
数据分析 Python技能 统计学
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