Statmanager-kr

Open-source statistical package for Python based on the Pandas.

Python과 Pandas 사용자를 위한 오픈소스 통계 패키지

Especially for researchers, data scientists, psychologist, students, and anyone who interested in conducting hypothesis testing. The statmanager-kr aims to organize packages that are "convenient to use", "uncompliated to use", and "convenient to see results". The end goal of statmanager-kr is to be a simple and useful package that can be used by people who don't know much about Python and Pandas.

Pandas를 사용하며, 가설 검증에 대해 관심을 갖는 연구원, 데이터분석가, 심리학자, 학생 등을 위합니다. statmanager-kr은 사용하기 쉽고, 사용이 복잡하지 않으며, 결과를 확인하기에 편리한 패키지 구성을 목표로 개발됩니다. statmanager-kr 개발의 최종 목표는 Python과 Pandas를 잘 알지 못하는 사람도 이용할 수 있는 매우 간편하면서도 유용한 패키지를 만드는 것입니다.

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Documentaion

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Official Documentation

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Source codes are available in the Github respository
소스코드는 깃헙 레포지토리에서 확인할 수 있습니다.

For updates, please see the notice in the documentation or the Github release.
업데이트 내역은 정식 문서 내 공지사항 혹은 Github release에서 확인하시기 바랍니다.

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궁금하신 점, 발생하는 버그, 제안 사항 등 모든 것은 Github Discussion을 활용해서 알려주시면 감사하겠습니다. 물론, 개발자에게 직접 이메일을 보내셔도 됩니다.

• Quick Start with sample jupyter notebook file

• Available functions | 현재 사용 가능한 분석

  • Read detailed instructions | 상세 사용법 열람
    1. Normality assumption | 정규성 가정
    2. Homoskedasticity assumption | 등분산성 가정
    3. Reliability | 신뢰도 확인
    4. Frequency analysis | 빈도분석
    5. Correlation analysis | 상관분석
    6. Comparison (2) | 차이비교 (2)
    7. Comparison (3) | 차이비교 (3)
    8. Regression

• Available functions to make figure or graph | 그래프 혹은 그림 제작에 활용되는 기능

  • P-P plot
  • Q-Q plot
  • Histogram
  • Histogram (cumulative)
  • Pointplot (within differences)
  • Boxplot (between group difference)

Dependency

• pandas
• statsmodels
• scipy
• numpy
• matplotlib
• seaborn
• XlsxWriter

Recommendation

Using "Jupyter Notebook" is STRONGLY RECOMMENDED (Of course, statmanager-kr works just as well in a Python environment)
"주피터 노트북(Jupyter Notebook)" 사용을 강력하게 권고합니다. 물론, Python 환경에서도 statmanager-kr은 문제없이 작동합니다.

Installing statmanager-kr

pip install statmanager-kr

Updating statmanager-kr

pip install statmanager-kr --upgrade

Quick Start

Import

import pandas as pd
from statmanager import Stat_Manager

df = pd.read_csv('testdf.csv', index_col = 'name')
sm = Stat_Manager(df, language = 'eng')

Independent Samples T-test

sm.progress(method = 'ttest_ind', vars = 'age', group_vars = 'sex').figure()

Output (Click to See)

	female	male
n	15.00	15.00
mean	27.33	28.00
median	26.00	26.00
sd	4.88	6.94
min	21.00	20.00
max	39.00	39.00

dependent variable	t-value	degree of freedom	p-value	95% CI	Cohen'd
height	-0.304	28	0.763	[-5.153, 3.820]	-0.111

Dependent Samples T-test

sm.progress(method = 'ttest_rel', vars = ['prescore', 'postscore']).figure()

Output (Click to See)

	prescore	postscore
n	…	…
mean	5.13	4.23
median	5.50	4.00
sd	2.85	2.91
min	…	…
max	…	…

variables	t-value	degree of freedom	p-value	95% CI	Cohen's d
['prescore', 'postscore']	1.198	29	0.24	[-0.636, 2.436]	0.313

Pearson's Correlation

sm.progress(method = 'pearsonr', vars = ['income', 'prescore', 'age']).figure()

Output (Click to See)

	n	Pearson's r	p-value	95%_confidence_interval
income & prescore	30	-0.103	0.588	[-0.447, 0.267]
income & age	30	-0.051	0.789	[-0.404, 0.315]
prescore & age	30	-0.044	0.816	[-0.398, 0.321]

	income	prescore	age
income	1.000	-0.103	-0.051
prescore	-0.103	1.000	-0.044
age	-0.051	-0.044	1.000

One-way ANOVA with Post-hoc test

sm.progress(method = 'f_oneway', vars = 'age', group_vars = 'condition', posthoc = True).figure()

Output (Click to See)

	test_group	sham_group	control_group
n	10	10	10
mean	28.5	28.3	26.2
median	27	29	25.5
sd	6.57	5.56	5.88
min	…	…	…
max	…	…	…

	sum_sq	df	F	p-value	partial eta squared
Intercept	6864.4	1	189.469	0	0.872
C(condition)	32.467	2	0.448	0.644	0.004
Residual	978.2	27	NaN	NaN	0.124

Test Multiple Comparison ttest_ind FWER=0.05 method=bonf alphacSidak=0.02, alphacBonf=0.

group1	group2	stat	pval	pval_corr	reject
control_group	sham_group	-0.8204	0.4227	1	FALSE
control_group	test_group	-0.8246	0.4204	1	FALSE
sham_group	test_group	-0.0735	0.9422	1	FALSE

One-way Repeated Measure ANOVA with Post-hoc test

sm.progress(method = 'f_oneway_rm', vars = ['prescore','postscore','fupscore'], posthoc = True).figure()

Output (Click to See)

	prescore	postscore	fupscore
n	30.00	30.00	30.00
mean	5.13	4.23	4.37
median	5.50	4.00	4.00
sd	2.85	2.91	2.62
min	…	…	…
max	…	…	…

	F Value	Num DF	Den DF	p-value	partial etq squared
variable	1.079	2	58	0.347	0.02

Test Multiple Comparison ttest_ind FWER=0.05 method=bonf alphacSidak=0.02, alphacBonf=0.

group1	group2	stat	pval	pval_corr	reject
fupscore	postscore	0.1866	0.8526	1	FALSE
fupscore	prescore	-1.0849	0.2824	0.8473	FALSE
postscore	prescore	-1.2106	0.231	0.6929	FALSE

Development: Changseok Lee

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