python friedman检验

Friedman检验是一种非参数的统计检验方法，用于比较多个配对样本的差异。它被广泛用于评估不同处理或条件下的观测值之间是否存在显著差异。

在Python中，你可以使用scipy库来执行Friedman检验。具体的步骤如下：

1. 导入所需的库：

from scipy.stats import friedmanchisquare

2. 准备数据：
将每个配对样本的观测值存储在一个二维数组或DataFrame中，其中每一列代表一个样本。

data = [[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]]

3. 执行Friedman检验：

statistic, p_value = friedmanchisquare(*data)

4. 解释结果：
检验结果返回一个统计量（statistic）和对应的p值（p_value）。如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即认为观测值之间存在显著差异。

这就是使用Python进行Friedman检验的基本步骤。你可以根据自己的数据和需求进行相应的调整和分析。