假设有56个人给10个面孔进行吸引力评分
如果想知道10个面孔的得分有无差异 需要用什么统计方法？
略表拙见：
如果想知道10个面孔的得分有无显著差异，需要采用方差分析（ANOVA）这一统计方法。方差分析是一种常见的假设检验方法，其主要作用是检验两个或多个总体均值是否相同，即是否存在显著差异。综上所述，我们需要对10个面孔的得分进行一元方差分析，来获取它们之间的平均得分是否具有显著性差异。
结果分析：
- 如果计算出的P值小于设定的显著性水平0.05，即p < 0.05，则可以认为10个面孔的得分具有显著性差异，即至少有两个面孔的得分不同。
- 反之，则可以认为10个面孔的得分没有显著性差异，即10个面孔得分是相似的。
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以下回答参考GPT并且由Bony-整理：
要比较10个面孔的得分是否有显著差异，可以使用单因素方差分析（One-way ANOVA）这个统计方法。
在单因素方差分析中，我们将一个自变量（因素）分为多个水平，然后比较每个水平之间的因变量（即面孔得分）的均值是否显著不同。
在这个问题中，自变量是面孔，有10个水平，因变量是得分。因为有56个人进行了评分，所以可以将每个面孔的得分看作是该面孔下的样本，并计算每个面孔的均值和方差。然后可以用单因素方差分析来检验这些均值是否有显著差异。
在Python中，可以使用scipy.stats模块的f_oneway函数来进行单因素方差分析。假设面孔得分数据保存在一个名为scores的二维数组中，每行代表一个面孔，每列代表不同的评分样本，可以像这样计算得分的平均数并进行单因素方差分析:
from scipy.stats import f_oneway
# 假设得分数据保存在名为scores的二维数组中
# 每行代表一个面孔，每列代表不同的评分样本
means = scores.mean(axis=1) # 计算每个面孔的均值
f_value, p_value = f_oneway(*scores) # 进行单因素方差分析
在上面的代码中，f_value是方差比值（F值），p_value是P值。如果P值小于预设的显著性水平（通常是0.05），则可以拒绝原假设，认为至少有一个面孔的得分与其他面孔显著不同。