多元差方分析python代码

多元差方分析（MANOVA）是一种统计方法，用于比较两个或多个组的均值是否存在差异，并且可以同时考虑多个因变量。下面是使用Python进行多元差方分析的代码示例：

首先，我们需要导入所需的库和数据集。使用`statsmodels`库提供的`manova`函数进行多元差方分析。

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.multivariate.manova import MANOVA

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 提取自变量和因变量的数据
independent_vars = data[['indep_var1', 'indep_var2']]
dependent_vars = data[['dep_var1', 'dep_var2', 'dep_var3']]

# 执行多元差方分析
manova = MANOVA(dependent_vars, independent_vars)
result = manova.mv_test()

# 输出结果
print(result.summary())

在上述代码中，`data.csv`是包含自变量和因变量数据的CSV文件。我们首先使用`read_csv`函数将数据读取到一个数据框中。然后，我们使用`manova`函数创建一个`MANOVA`对象，将自变量和因变量作为参数传递。接下来，我们调用`mv_test`方法执行多元差方分析，并将结果保存在`result`变量中。最后，我们使用`summary`方法打印结果摘要。

多元差方分析的结果包括Wilks' lambda统计量、自由度、卡方值、修正卡方值、p值等。通过解读这些统计量和p值，我们可以确定不同组之间的均值是否存在显著差异。

请注意，以上代码是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改和调整。