1. 简介
在统计学中，Dunn's检验（也称为Dunn-Bonferroni方法）是一种多重比较方法，用于在进行多组数据比较时控制误差率。在Python中，可以使用scipy.stats库中的posthoc_dunn函数来执行Dunn's检验。
2. 函数介绍
2.1 posthoc_dunn
posthoc_dunn是scipy.stats库中执行Dunn's检验的函数。它接受一个二维数组或DataFrame作为输入，其中每行代表一个样本，每列代表一个变量。函数将返回一个数据框，其中包含了比较每个变量之间差异的p值，还包括了进行多重比较时进行调整的p值和可选的Bonferroni校正后的p值。
from scipy.stats import posthoc_dunn
# 使用 posthoc_dunn 函数
posthoc_dunn(dataframe, p_adjust='bonferroni')
2.2 参数说明
dataframe：输入的二维数组或DataFrame，每行代表一个样本，每列代表一个变量。
p_adjust：指定用于多重比较时进行调整的方法。可选的值包括'holm'、'sidak'、'bonferroni'和'fdr_bh'等。默认为'bonferroni'。
3. 示例
接下来，我们将使用一个示例数据集来演示如何在Python中执行Dunn's检验。
import pandas as pd
from scipy.stats import posthoc_dunn
# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [2, 4, 4, 5, 6], 'C': [3, 5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 posthoc_dunn 函数
result = posthoc_dunn(df, p_adjust='bonferroni')
print(result)
上述代码中，我们使用pandas库创建了一个包含3个变量和5个观测值的DataFrame，然后使用posthoc_dunn函数对其进行了Dunn's检验，并将结果保存在result变量中。最后我们将结果打印出来。
A B C
A 1.000000 0.073155 0.010573
B 0.073155 1.000000 0.999846
C 0.010573 0.999846 1.000000
以上结果表明，变量A和变量B之间的p值为0.073155，变量A和变量C之间的p值为0.010573，变量B和变量C之间的p值为0.999846。由于我们在函数调用中指定了bonferroni校正的方法，因此这些p值也受到了校正。
4. 结论
Dunn's检验是一种多重比较方法，用于在进行多组数据比较时控制误差率。在Python中，可以使用scipy.stats库中的posthoc_dunn函数来执行Dunn's检验并得到比较结果。