python的单因子方差分析代码

在Python中，我们可以使用`scipy.stats`模块中的`f_oneway`函数来进行单因子方差分析（One-Way ANOVA）。这是一个统计方法，用于比较三个或更多组间的均值是否有显著差异，假设各组数据都服从正态分布且具有相同的方差。

以下是一个简单的例子，展示如何进行单因子方差分析：

from scipy.stats import f_oneway
import numpy as np

# 假设我们有三个组的数据
group1 = [9, 10, 11, 12, 13]
group2 = [7, 8, 9, 10, 11]
group3 = [6, 7, 8, 9, 10]

# 将所有数据放入一个列表
groups = [group1, group2, group3]

# 进行单因子方差分析
f_statistic, p_value = f_oneway(*groups)

# 输出F统计量和p值
print("F-statistic:", f_statistic)
print("P-value:", p_value)

# 如果p值小于预设的显著性水平（如0.05），我们拒绝原假设，认为组间有显著差异

在这个例子中，`*groups`将列表解压为独立的参数传给`f_oneway`，它会返回两个值：F统计量（衡量组间均值差异的重要性）和双尾P值（决定是否拒绝零假设的依据）。

相关问题：
1. 为什么要进行单因子方差分析？
2. 如何解读F统计量和P值的结果？
3. 在实际应用中，如何设置显著性水平？