이원분산분석에서 정규성, 등분산

from scipy.stats import shapiro

cond_tree_A = df['종자'] == 'A'
cond_tree_B = df['종자'] == 'B'
cond_tree_C = df['종자'] == 'C'
cond_tree_D = df['종자'] == 'D'

cond_fert_1 = df['비료'] == 11
cond_fert_2 = df['비료'] == 12
cond_fert_3 = df['비료'] == 13

print(shapiro(df[cond_tree_A & cond_fert_1]['토마토수']))
print(shapiro(df[cond_tree_A & cond_fert_2]['토마토수']))
print(shapiro(df[cond_tree_A & cond_fert_3]['토마토수']))

print(shapiro(df[cond_tree_B & cond_fert_1]['토마토수']))
print(shapiro(df[cond_tree_B & cond_fert_2]['토마토수']))
print(shapiro(df[cond_tree_B & cond_fert_3]['토마토수']))

print(shapiro(df[cond_tree_C & cond_fert_1]['토마토수']))
print(shapiro(df[cond_tree_C & cond_fert_2]['토마토수']))
print(shapiro(df[cond_tree_C & cond_fert_3]['토마토수']))

print(shapiro(df[cond_tree_D & cond_fert_1]['토마토수']))
print(shapiro(df[cond_tree_D & cond_fert_2]['토마토수']))
print(shapiro(df[cond_tree_D & cond_fert_3]['토마토수']))

단일표본검정, 대응표본검정, 독립표본검정, 일원분산분석에선 stats.shapiro() 괄호 안에 준비된 데이터에서 하나의 열만 들어갔는데,

이원분산분석에서는 shapiro() 괄호 안에 df[cond_tree_A & cond_fert_1]['토마토수'] 이런식으로 들어가더라고요..

제가 나름대로 이해해보려 했는데 이게 맞는지 궁금합니다.

1. 종자, 비료 컬럼은 범주형 독립변수이기 때문에 정규성 검정을 할 수 없다.

2. 따라서 4개의 종자와 3개의 비료로부터 나올 수 있는 경우의 수(12가지) 모두에 해당하는 토마토수에 대해 정규성 검정을 한다.

    

3. df[cond_tree_A & cond_fert_1]['토마토수'] 는 df에서 종자가 A이고 비료가 11에 해당하는 토마토수만 모아놓은 것이다.

4. 데이터 프레임에서 조건에 해당하는 특정 열의 데이터만 뽑아내려고 할때 df[조건]['열 이름'] 이런식으로 쓰면 된다.