如何从Python的AnovaResults对象提取p值及验证重复测量ANOVA代码

一、代码是否符合测试需求 #

你的代码基本符合单因素重复测量ANOVA的要求，数据结构完全满足AnovaRM的输入规范：

• 正确定义了patient（重复测量的主体，5名患者）、group（重复测量的水平，即3天）、score（因变量）三个核心字段；
• 每个患者对应3天的测量值，符合重复测量设计的逻辑。

可以做个小优化：把group列改名为day更直观，避免和“分组”概念混淆，优化后的DataFrame构建代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.stats.anova import AnovaRM

day1 = [1,2,3,4,5]
day2 = [2,4,6,8,10]
day3 = [1.5,2.5,3.5,4.5,5.5]

df = pd.DataFrame({
    'patient': np.repeat(range(1, 6), 3),  # 5名患者，每人对应3条记录
    'day': np.tile([1,2,3], 5),            # 3天的标签，重复5次匹配所有患者
    'score': np.concatenate([[day1[i], day2[i], day3[i]] for i in range(5)])
})

二、提取AnovaResults中的p值 #

AnovaRM.fit()返回的AnovaResults对象自带anova_table属性，这是一个存储完整统计结果的DataFrame，直接从中提取p值即可：

# 拟合模型并保存结果
results = AnovaRM(data=df, depvar='score', subject='patient', within=['day']).fit()

# 单因素场景下，结果只有一行，提取第一行的Pr > F列即为p值
p_value = results.anova_table['Pr > F'].iloc[0]
print(f"重复测量ANOVA的p值: {p_value}")

如果需要查看完整的ANOVA统计表格，直接打印results.anova_table即可：

print(results.anova_table)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者EAS