Python中检验不同组间变异系数(CV)差异的统计方法有哪些？

两种指定检验的Python实现情况 #

• Feltz和Miller 1996年渐近检验：scipy、statsmodels等主流Python统计库暂未内置该方法，但算法逻辑非常简单，可自行编写实现：核心是先计算k组样本的公共CV加权估计值，再构造服从自由度为k-1的卡方统计量，最后调用scipy.stats.chi2计算对应p值即可，全程代码量不超过30行。
• Krishnamoorthy和Lee 2014年修正符号似然比检验：目前也没有主流库的原生Python实现，若不想自行复现算法，可通过rpy2库直接调用R生态中对应检验包的函数，无需切换到R开发环境即可完成计算。

其他可选的多组CV差异显著性检验方法 #

• 正态分布假设下的似然比检验：若各组样本符合正态分布前提，可使用Bennett 1976提出的似然比检验，构造的统计量同样服从卡方分布，可通过scipy快速计算p值。
• 无分布假设的Bootstrap检验：若样本分布未知、存在离群值或样本量较小，推荐使用Bootstrap重抽样方法构造组间CV差异的置信区间，若目标组与其余组CV差异的95%（或指定显著性水平）置信区间不包含0，即可判定差异具有统计显著性。
• 两两比较适配的校正F检验：如果你的核心需求仅为验证某一组CV显著低于其余两组，可拆分做两两CV相等性检验：对原始数据做自然对数变换后，两组变换后数据的方差齐性F检验，等价于原始数据的变异系数相等性检验，事后多重比较阶段用Bonferroni等方法校正一类错误即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sanmac