案例：
分析行业对被投诉次数是否有显著影响（）
提出假设：
由于变量行业有4个水平，分别是零售业、旅游业、航空公司和家电制造业，那么为了检验这4个水平（每个水平代表一个总体）的均值是否相等，需要提出如下的假设：
行业对被投诉次数没有显著影响
不完全相等 行业对被投诉次数有显著影响
# 导入相关包import pandas as pdimport numpy as npimport mathimport scipyfrom scipy import stats # 自定义函数def SST(Y): sst = sum(np.power(Y - np.mean(Y), 2)) return sstdef SSA(data, x_name, y_name): total_avg = np.mean(data[y_name]) df = data.groupby([x_name]).agg(['mean', 'count']) df = df[y_name] ssa = sum(df["count"]*(np.power(df["mean"] - total_avg, 2))) return ssadef SSE(data, x_name, y_name): df = data.groupby([x_name]).agg(['mean']) df = df[y_name] dict_ = dict(df["mean"]) data_ = data[[x_name, y_name]] data_["add_mean"] = data_[x_name].map(lambda x: dict_[x]) sse = sum(np.power(data_[y_name] - data_["add_mean"], 2)) return ssedef one_way_anova(data, x_name, y_name, alpha=0.05): n = len(data) # 总观测值数 k = len(data[x_name].unique()) # 变量水平个数 sst = SST(data[y_name]) # 总平方和 ssa = SSA(data, x_name, y_name) # 组间平方和 sse = SSE(data, x_name, y_name) # 组内平方和 msa = ssa / (k-1) # 组间均方 或 组间方差 mse = sse / (n-k) # 组内均方 或 组内方差 F = msa / mse # 检验统计量F pf = scipy.stats.f.sf(F, k-1, n-k) Fa = scipy.stats.f.isf(alpha, dfn=k-1, dfd=n-k) # F临界值 r_square = ssa / sst # 自变量与因变量的关系强度表示 table = pd.DataFrame({'差异源':['组间', '组内', '总和'], '平方和SS':[ssa, sse, sst], '自由度df':[k-1, n-k, n-1], '均方MS':[msa, mse, '_'], 'F值':[F, '_', '_'], 'P值':[pf, '_', '_'], 'F临界值':[Fa, '_', '_'], 'R^2':[r_square, '_', '_']}) return table # 导入数据df = pd.read_excel("E:\xx业务数据.xlsx", sheet_name='source_02')df.rename(columns={'行业':'X', '被投诉次数':'Y'}, inplace=True)# 输出方差分析结果one_way_anova(df, 'X', 'Y', alpha=0.05)根据以上单因素方差分析结果解释如下：
（1）行业：P-value=0.0387645 < (或 F值=3.40664>F临界值=3.12735），拒绝原假设。表明行业对被投诉次数有显著影响。