Pythonの検定(Test of Tukey, Wilcoxon, Dunn, Dwass and so on)用パッケージ

検定が必要になったので調べた備忘録。
R言語使えれば選択肢は多いようですが、使い慣れたPythonでの検定の実現可否を調査した結果です。
作成中 (=誤りがある可能性があります, 結果的にtukey法が必要と結論付けて、現状、調査完了してしまってます...).
他のサイトさんで検定について詳しく述べられており、検定方法はそちらを参照した方がよいです。所望される検定法のPython関数/methodがないか、下記パッケージから探して頂くのがよいかと思います。

検定用の関数/methodを持つパッケージ

  1. statsmodels
  2. scikit-posthocs
    • Scipy, statsmodels, PMCMRplusのラッパー(+α?)のようです。
  3. Scipy
    • pythonの科学計算用パッケージ
  4. PMCMRplus(R言語)

[途中]検定手法別module対応表

NAME Scipy statsmodels PMCMRplus scikit-posthocs
T検定[^2] ↓ ↓ ↓ ↓
_対応有り .ttest_relメソッド Y
_対応無し[^3] .ttest_ind (等分散か否かはOpt(equal_var)で指定) .ttest_ind(Scipyの該当method呼び出し?
Welch(=非等分散への) T test 〃↑ 〃↑
Tukey[^1] tukeyTest posthoc_tukey
TukeyHSD[^1] pairwise_tukeyhsd posthoc_tukeyhsd

注記

  1. [^1]TukeyとTukeyHSDは同じ手法を指す(そうです）
  2. [^2]T検定の対応有無
    • scipy.ttest_indはscipyの説明を読むと2 independent samplesとあり、independent=>独立なのでun-pair(対応無し)かと思うのですが、別サイトでは対応ありのデータ群にこれを適用しているものもあり、対応できるものと考えても良さそうですがどうなのでしょう。
    • parameterのequal_varをFalseにすれば同一という述べられているサイトもありましたが、私の手元で計算したら、同じT,P値にならないような...(間違いの可能性あり)
  3. [^3] 対応無しT検定
    • 非等分散: Student T-test
    • 等分散: Welchi T-test

scikit-posthocs

多数のパッケージ対応。上記URLより引用。

scikit-posthocsFeatures
Parametric pairwise multiple comparisons tests:
Scheffe test.
Student T test.
Tamhane T2 test.
TukeyHSD test.
Non-parametric tests for factorial design:
Conover test.
Dunn test.
Dwass, Steel, Critchlow, and Fligner test.
Mann-Whitney test.
Nashimoto and Wright (NPM) test.
Nemenyi test.
van Waerden test.
Wilcoxon test.
Non-parametric tests for block design:
Conover test.
Durbin and Conover test.
Miller test.
Nemenyi test.
Quade test.
Siegel test.
Other tests:
Anderson-Darling test.
Mack-Wolfe test.
Hayter (OSRT) test.
Outliers detection tests:
Simple test based on interquartile range (IQR).
Grubbs test.
Tietjen-Moore test.
Generalized Extreme Studentized Deviate test (ESD test).
Plotting functionality (e.g. significance plots).
Python, Research