利用python进行显著性分析

实验数据

做的是朋友的呃呃植物什么什么实验，相关数据已经打码，最右侧的一列是 spss 的显著性分析的结果

代码

最终设想是能实现和 SPSS 一样或者近似的结果

用到的库是
scipy，用于处理数据(皮尔逊相关系数) scipy一点点的介绍
pandas 读取Excel表

import scipy.stats as stats
import pandas as pddef i_max(l):# 求出最大的数的下标m = 0for i in range(len(l)):if l[i] > l[m]:m = ireturn md = []        # 后面需要的数据
ave = []      # 后面需要的平均数
excel = pd.DataFrame(pd.read_excel("~/Desktop/a.xlsx"))     # 读取桌面上的Excel文件for i in range(0, 34, 3):t = []ave.append(float(excel.iloc[i, 5]))for j in range(3):t.append(float(excel.iloc[i + j, 3]))d.append(t)index = [i_max(ave)]
alp = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
for i in range(len(d) - 1):j = i_max(ave)      # 找到最大的数的序号ave[j] = 0.0        # 把这个数记为0.0 下次再找，这个数就不是最大的了k = i_max(ave)      # 现在找到最大的，其实是最开始的次大的数，但是我们标记成0.0,那么下次又可以找到这个数index.append(k)     # 记录每次比较的两个结果的序号r, p = stats.pearsonr(d[j], d[k])  # pearsonr函数是求的皮尔逊相关系数，返回两个值，r是相关系数，p是显著系数print(j + 1, k + 1, r, p)# 目前的结果前 4个 是和 SPSS 一样的，后面不一样的结果会慢慢找原因，然后修正
# ...未完

结果：

10 4 -0.6413898608277883 0.5567162648482213
4 12 -0.9898759299467776 0.09066502296334336
12 11 -0.8816299039421831 0.3128932540763456
11 7 -0.8243893815168324 0.3830374141221649
7 5 0.5335389318521752 0.6417235608015013
5 6 0.9360463758613995 0.2289126990930337
6 1 -0.25527000776792763 0.8356712781860344
1 2 -0.678734316474344 0.5250575881627089
2 3 0.727818444387284 0.48106870031282234
3 8 -0.7739014822551675 0.4366050771706164
8 9 0.9999946059038105 0.002091003016632062

更新分界线
——————————
好了，我坦白，不填坑了。我实在想不明白。先弃坑了。

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