pingouin.welch_anova

pingouin.welch_anova是一个Python库中的函数，用于执行Welch的方差分析。方差分析是一种用于比较两个或多个组之间差异的统计方法。

Welch的方差分析是在方差不齐的情况下应用的一种变体。当不同组的方差不相等时，传统的方差分析方法可能会产生不可靠的结果。Welch的方差分析方法通过使用不同组方差的加权平均值来解决这个问题，从而更准确地评估组之间的差异。

使用pingouin.welch_anova函数，我们可以输入数据和组别，然后得到Welch's ANOVA的结果。该函数将计算Welch的F值、自由度、p值和效应量指标等，并以易于理解的方式呈现结果。

在使用pingouin.welch_anova之前，需要安装和导入pingouin库。然后，我们可以提供数据和组别信息作为函数的参数，例如：

import pingouin as pg

data = [group1_data, group2_data, group3_data]
groups = ['Group 1', 'Group 2', 'Group 3']

result = pg.welch_anova(data=data, dv='dependent_variable', between='groups')

print(result)

该函数输出的结果将提供Welch's F值、p值、自由度和效应量等信息，帮助我们解释不同组别之间的差异。

总而言之，pingouin.welch_anova是一个用于执行Welch的方差分析的函数，可以帮助我们比较不同组别之间的差异，并提供统计结果以用于进一步的解释和分析。