python进行Cox- Stuart检验2023.10.13

Cox-Stuart检验，也称为White's test或Durbin-Watson test for autocorrelation in ranks，是在统计学中用于检测序列数据中是否存在自相关的非参数检验方法，特别是在分析生存数据分析中的时间依赖性数据时。Python中可以使用`scipy.stats`库中的`durbin_watson`函数来进行Cox-Stuart检验。

在Python中进行Cox-Stuart检验的步骤通常如下：

1. 导入必要的库：

import numpy as np
from scipy import stats

2. 准备有序的时间戳和事件数据（如生存时间和死亡状态）：

times = [...]  # 时间点列表
events = [...]  # 死亡或观察终止的二元数组

这里，`times`是一个包含每个个体观察时间的列表，`events`是一个布尔数组，`True`表示事件发生（如死亡），`False`表示观察仍在继续。

3. 应用Cox-Stuart检验：

# 计算秩和
ranked_times = np.argsort(times)
ranked_events = events[ranked_times]

# 进行Durbin-Watson检验
dw_statistic, dw_pvalue = stats.durbin_watson(ranked_events)

# 检查p-value是否小于显著性水平（通常取0.05）
if dw_pvalue < 0.05:
    print("存在自相关，拒绝原假设")
else:
    print("无自相关，接受原假设")

`dw_statistic`给出了检验统计量，而`dw_pvalue`则是对应的p值。如果p值低于预设的显著性水平，我们通常认为数据存在自相关。