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analisis_wilcoxon_y_kruskal_wallis.py
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analisis_wilcoxon_y_kruskal_wallis.py
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# -*- coding: utf-8 -*-
"""Analisis_Wilcoxon_And_Kruskal-Wallis.ipynb
Automatically generated by Colab.
Original file is located at
https://colab.research.google.com/drive/1s9oK0QjxVq2naj_U9CAgPRLTYzqLTy9o
"""
#10 Verde
# Importa las bibliotecas necesarias
import numpy as np
import scipy.stats as stats
# Solicita los datos experimentales
datos_experimentales_str = input("Introduce los datos experimentales, separados por comas: ")
# Convierte los datos experimentales a una lista de números
datos_experimentales = np.array([float(i) for i in datos_experimentales_str.split(',')])
# Calcula la desviación estándar de los datos experimentales
std_experimentales = np.std(datos_experimentales)
# Genera los datos simulados con una media de 1 y la desviación estándar del set experimental
datos_simulados = np.random.normal(1, std_experimentales, len(datos_experimentales))
# Realiza la prueba no paramétrica de Mann-Whitney U
stat, p_value = stats.mannwhitneyu(datos_experimentales, datos_simulados)
# Muestra los resultados
print(f'Estadístico de Mann-Whitney U: {stat}')
print(f'Valor p: {p_value}')
# Evalúa la significancia en términos de asteriscos
alpha = 0.05 # Nivel de significancia
if p_value < 0.0001:
significancia = "**** (p < 0.0001)"
elif p_value < 0.001:
significancia = "*** (p < 0.001)"
elif p_value < 0.01:
significancia = "** (p < 0.01)"
elif p_value < 0.05:
significancia = "* (p < 0.05)"
else:
significancia = "ns (no significativa)"
# Muestra los asteriscos correspondientes
print(f'Significancia: {significancia}')
# Verifica si es significativo o no
if p_value < alpha:
print("La diferencia entre los datos experimentales y simulados es estadísticamente significativa (rechaza H0).")
else:
print("No hay evidencia suficiente para rechazar H0 (diferencia no significativa).")
#50 Verde
# Importa las bibliotecas necesarias
import numpy as np
import scipy.stats as stats
# Solicita los datos experimentales
datos_experimentales_str = input("Introduce los datos experimentales, separados por comas: ")
# Convierte los datos experimentales a una lista de números
datos_experimentales = np.array([float(i) for i in datos_experimentales_str.split(',')])
# Calcula la desviación estándar de los datos experimentales
std_experimentales = np.std(datos_experimentales)
# Genera los datos simulados con una media de 1 y la desviación estándar del set experimental
datos_simulados = np.random.normal(1, std_experimentales, len(datos_experimentales))
# Realiza la prueba no paramétrica de Mann-Whitney U
stat, p_value = stats.mannwhitneyu(datos_experimentales, datos_simulados)
# Muestra los resultados
print(f'Estadístico de Mann-Whitney U: {stat}')
print(f'Valor p: {p_value}')
# Evalúa la significancia en términos de asteriscos
alpha = 0.05 # Nivel de significancia
if p_value < 0.0001:
significancia = "**** (p < 0.0001)"
elif p_value < 0.001:
significancia = "*** (p < 0.001)"
elif p_value < 0.01:
significancia = "** (p < 0.01)"
elif p_value < 0.05:
significancia = "* (p < 0.05)"
else:
significancia = "ns (no significativa)"
# Muestra los asteriscos correspondientes
print(f'Significancia: {significancia}')
# Verifica si es significativo o no
if p_value < alpha:
print("La diferencia entre los datos experimentales y simulados es estadísticamente significativa (rechaza H0).")
else:
print("No hay evidencia suficiente para rechazar H0 (diferencia no significativa).")
#250 Verde
# Importa las bibliotecas necesarias
import numpy as np
import scipy.stats as stats
# Solicita los datos experimentales
datos_experimentales_str = input("Introduce los datos experimentales, separados por comas: ")
# Convierte los datos experimentales a una lista de números
datos_experimentales = np.array([float(i) for i in datos_experimentales_str.split(',')])
# Calcula la desviación estándar de los datos experimentales
std_experimentales = np.std(datos_experimentales)
# Genera los datos simulados con una media de 1 y la desviación estándar del set experimental
datos_simulados = np.random.normal(1, std_experimentales, len(datos_experimentales))
# Realiza la prueba no paramétrica de Mann-Whitney U
stat, p_value = stats.mannwhitneyu(datos_experimentales, datos_simulados)
# Muestra los resultados
print(f'Estadístico de Mann-Whitney U: {stat}')
print(f'Valor p: {p_value}')
# Evalúa la significancia en términos de asteriscos
alpha = 0.05 # Nivel de significancia
if p_value < 0.0001:
significancia = "**** (p < 0.0001)"
elif p_value < 0.001:
significancia = "*** (p < 0.001)"
elif p_value < 0.01:
significancia = "** (p < 0.01)"
elif p_value < 0.05:
significancia = "* (p < 0.05)"
else:
significancia = "ns (no significativa)"
# Muestra los asteriscos correspondientes
print(f'Significancia: {significancia}')
# Verifica si es significativo o no
if p_value < alpha:
print("La diferencia entre los datos experimentales y simulados es estadísticamente significativa (rechaza H0).")
else:
print("No hay evidencia suficiente para rechazar H0 (diferencia no significativa).")
#10 Rojo
# Importa las bibliotecas necesarias
import numpy as np
import scipy.stats as stats
# Solicita los datos experimentales
datos_experimentales_str = input("Introduce los datos experimentales, separados por comas: ")
# Convierte los datos experimentales a una lista de números
datos_experimentales = np.array([float(i) for i in datos_experimentales_str.split(',')])
# Calcula la desviación estándar de los datos experimentales
std_experimentales = np.std(datos_experimentales)
# Genera los datos simulados con una media de 1 y la desviación estándar del set experimental
datos_simulados = np.random.normal(1, std_experimentales, len(datos_experimentales))
# Realiza la prueba no paramétrica de Mann-Whitney U
stat, p_value = stats.mannwhitneyu(datos_experimentales, datos_simulados)
# Muestra los resultados
print(f'Estadístico de Mann-Whitney U: {stat}')
print(f'Valor p: {p_value}')
# Evalúa la significancia en términos de asteriscos
alpha = 0.05 # Nivel de significancia
if p_value < 0.0001:
significancia = "**** (p < 0.0001)"
elif p_value < 0.001:
significancia = "*** (p < 0.001)"
elif p_value < 0.01:
significancia = "** (p < 0.01)"
elif p_value < 0.05:
significancia = "* (p < 0.05)"
else:
significancia = "ns (no significativa)"
# Muestra los asteriscos correspondientes
print(f'Significancia: {significancia}')
# Verifica si es significativo o no
if p_value < alpha:
print("La diferencia entre los datos experimentales y simulados es estadísticamente significativa (rechaza H0).")
else:
print("No hay evidencia suficiente para rechazar H0 (diferencia no significativa).")
#50 Rojo
# Importa las bibliotecas necesarias
import numpy as np
import scipy.stats as stats
# Solicita los datos experimentales
datos_experimentales_str = input("Introduce los datos experimentales, separados por comas: ")
# Convierte los datos experimentales a una lista de números
datos_experimentales = np.array([float(i) for i in datos_experimentales_str.split(',')])
# Calcula la desviación estándar de los datos experimentales
std_experimentales = np.std(datos_experimentales)
# Genera los datos simulados con una media de 1 y la desviación estándar del set experimental
datos_simulados = np.random.normal(1, std_experimentales, len(datos_experimentales))
# Realiza la prueba no paramétrica de Mann-Whitney U
stat, p_value = stats.mannwhitneyu(datos_experimentales, datos_simulados)
# Muestra los resultados
print(f'Estadístico de Mann-Whitney U: {stat}')
print(f'Valor p: {p_value}')
# Evalúa la significancia en términos de asteriscos
alpha = 0.05 # Nivel de significancia
if p_value < 0.0001:
significancia = "**** (p < 0.0001)"
elif p_value < 0.001:
significancia = "*** (p < 0.001)"
elif p_value < 0.01:
significancia = "** (p < 0.01)"
elif p_value < 0.05:
significancia = "* (p < 0.05)"
else:
significancia = "ns (no significativa)"
# Muestra los asteriscos correspondientes
print(f'Significancia: {significancia}')
# Verifica si es significativo o no
if p_value < alpha:
print("La diferencia entre los datos experimentales y simulados es estadísticamente significativa (rechaza H0).")
else:
print("No hay evidencia suficiente para rechazar H0 (diferencia no significativa).")
#250 Rojo
# Importa las bibliotecas necesarias
import numpy as np
import scipy.stats as stats
# Solicita los datos experimentales
datos_experimentales_str = input("Introduce los datos experimentales, separados por comas: ")
# Convierte los datos experimentales a una lista de números
datos_experimentales = np.array([float(i) for i in datos_experimentales_str.split(',')])
# Calcula la desviación estándar de los datos experimentales
std_experimentales = np.std(datos_experimentales)
# Genera los datos simulados con una media de 1 y la desviación estándar del set experimental
datos_simulados = np.random.normal(1, std_experimentales, len(datos_experimentales))
# Realiza la prueba no paramétrica de Mann-Whitney U
stat, p_value = stats.mannwhitneyu(datos_experimentales, datos_simulados)
# Muestra los resultados
print(f'Estadístico de Mann-Whitney U: {stat}')
print(f'Valor p: {p_value}')
# Evalúa la significancia en términos de asteriscos
alpha = 0.05 # Nivel de significancia
if p_value < 0.0001:
significancia = "**** (p < 0.0001)"
elif p_value < 0.001:
significancia = "*** (p < 0.001)"
elif p_value < 0.01:
significancia = "** (p < 0.01)"
elif p_value < 0.05:
significancia = "* (p < 0.05)"
else:
significancia = "ns (no significativa)"
# Muestra los asteriscos correspondientes
print(f'Significancia: {significancia}')
# Verifica si es significativo o no
if p_value < alpha:
print("La diferencia entre los datos experimentales y simulados es estadísticamente significativa (rechaza H0).")
else:
print("No hay evidencia suficiente para rechazar H0 (diferencia no significativa).")
#Kruskal-Wallis
#Verde
# Importamos las bibliotecas necesarias
import numpy as np
import scipy.stats as stats
# Función para ingresar los datos de cada grupo en formato de lista
def input_data():
while True:
values = input("Ingresa los valores para el grupo, separados por comas: ")
try:
# Convertir la entrada en un array de numpy
group = np.array([float(value.strip()) for value in values.split(',')])
return group
except ValueError:
print("Por favor, ingresa valores numéricos válidos separados por comas.")
# Ingresamos los datos para los tres grupos
print("Introduce los datos del Grupo 1:")
group1 = input_data()
print("\nIntroduce los datos del Grupo 2:")
group2 = input_data()
print("\nIntroduce los datos del Grupo 3:")
group3 = input_data()
# Comparaciones entre grupos usando la prueba de Mann-Whitney U
comparisons = [
("Grupo 1", "Grupo 2", stats.mannwhitneyu(group1, group2, alternative='two-sided')),
("Grupo 1", "Grupo 3", stats.mannwhitneyu(group1, group3, alternative='two-sided')),
("Grupo 2", "Grupo 3", stats.mannwhitneyu(group2, group3, alternative='two-sided'))
]
# Imprimimos los resultados de cada comparación
print("\nResultados de las comparaciones:")
for group1_name, group2_name, (stat, p_value) in comparisons:
# Asignar significancia basada en el valor p
if p_value < 0.001:
significance = '***'
elif p_value < 0.01:
significance = '**'
elif p_value < 0.05:
significance = '*'
else:
significance = ''
print(f"{group1_name} vs {group2_name} - Estadístico: {stat}, p-valor: {p_value}, Significancia: {significance}")
#Kruskal-Wallis
#Rojo
# Importamos las bibliotecas necesarias
import numpy as np
import scipy.stats as stats
# Función para ingresar los datos de cada grupo en formato de lista
def input_data():
while True:
values = input("Ingresa los valores para el grupo, separados por comas: ")
try:
# Convertir la entrada en un array de numpy
group = np.array([float(value.strip()) for value in values.split(',')])
return group
except ValueError:
print("Por favor, ingresa valores numéricos válidos separados por comas.")
# Ingresamos los datos para los tres grupos
print("Introduce los datos del Grupo 1:")
group1 = input_data()
print("\nIntroduce los datos del Grupo 2:")
group2 = input_data()
print("\nIntroduce los datos del Grupo 3:")
group3 = input_data()
# Comparaciones entre grupos usando la prueba de Mann-Whitney U
comparisons = [
("Grupo 1", "Grupo 2", stats.mannwhitneyu(group1, group2, alternative='two-sided')),
("Grupo 1", "Grupo 3", stats.mannwhitneyu(group1, group3, alternative='two-sided')),
("Grupo 2", "Grupo 3", stats.mannwhitneyu(group2, group3, alternative='two-sided'))
]
# Imprimimos los resultados de cada comparación
print("\nResultados de las comparaciones:")
for group1_name, group2_name, (stat, p_value) in comparisons:
# Asignar significancia basada en el valor p
if p_value < 0.001:
significance = '***'
elif p_value < 0.01:
significance = '**'
elif p_value < 0.05:
significance = '*'
else:
significance = 'ns'
print(f"{group1_name} vs {group2_name} - Estadístico: {stat}, p-valor: {p_value}, Significancia: {significance}")