在Python中执行Dunnett的多重比较测试

Question

我已经确定，在对我的数据进行单向方差分析后，最适用的事后统计分析是邓尼特检验。我以前用R来执行这项工作，但是现在我只限于python，因为我使用了一些软件包来自动化我的工作流程（自动分析大量数据）。在

我发现有几个软件包（如sci kit、tukeyHSD）提供了多种不同的事后测试，但没有一个包包括Dunnett的。例如，我可以在scipy中轻松地执行单向方差分析：

import scipy.stats as stats

# Made up data
a = [10, 12, 10, 14, 18] # Control
b = [15, 14, 18, 10, 38]
c = [20, 22, 23, 34, 20]
d = [50, 48, 42, 51, 51]

stats.f_oneway(a, b, c, d)

> F_onewayResult(statistic=26.92639734366354, pvalue=1.7207487532445122e-06)

然而，我希望在这之后进行多重比较分析，并与具有正态分布数据（n~1000）的单个对照组进行比较。我知道Rpy2，但是我希望在不使用docker的机器上执行此操作。有什么建议吗？在

（我也是一名生物学家，有相当基本的脚本知识，所以我很可能在这里遗漏了一些基本的东西）