与一样本和二样本 t 检验类似,必须说明原假设和备择假设,选择显着性水平,计算 t 统计量,并将其与 t 表中的自由度一起使用以获得 p 值 . 同样,t 统计量的公式不同,如下所示,其中 d 是每个配对值的差异,n 是样本数。 这个检验的另一种描述方式是:配对 t 检验本质上只是对每个配对样本的差异进行单样本...
在这个示例中,我们首先使用numpy库生成了两组随机数据,然后使用scipy.stats.ttest_ind函数计算了这两组数据的t统计量。最后,我们输出了t统计量和p值。 三、实际应用案例 t检验在实际应用中非常广泛,例如在医学研究中,可以用来比较两组药物治疗的疗效;在教育研究中,可以用来比较两组学生的学习成绩。下面是一个实际应...
但是,即使是经常使用t检验的人,也往往不清楚当他们的数据转移到后台使用像Python和R的来操作时会发生什么。 什么是t检验 t检验(Student’s T Test)比较两个平均值(均值),然后告诉你它们彼此是否有差异。并且,t检验还会告诉你这个差异有没有意义,换句话说,它让你知道这些差异是否可能是偶然发生的。 举一个非常简...
单样本T检验用于比较一组数据与一个特定数值之间的差异情况。 比如某公司用五级李克量表的调查问卷进行员工满意度调查,其中‘4分’代表满意,分析人员可通过单样本t检验了解员工总体满意程度与“满意”(4)之间是否有明显差异。 分析步骤: 点击【通用方法】→【单样本T检验】,拖拽分析项到右侧分析框。 在填写框内输入...
使用Python进行简单的常用的假设检验,主要有数据正态性检验、独立两样本t检验、单因素方差分析、相关性检验。 P:拒绝原假设(H0)时犯错误的可能性,这个P值很小(P<0.05代表P很小),则可以认为原假设时错误的。 1.K-S检验 用来判断一组数据是否服从正态分布 ...
一.T检验 1.定义:[1] T检验是假设检验的一种,又叫Student t检验, 主要用于样本含量较小(例如n<30), 总体标准差未知的正态分布资料。T检验用于检验两个总体均值差异是否显著。 2.分类:[2] 1) 单样本均值检验:用于检验总体方差未知,正态数据或近似正态的单样本的均值是否与已知的总体均值相等。
Python实现T检验 今天来分享一下t检验的python实现方法。 01 先来上一波概念。 1.单样本t检验,又称单样本均数t检验,适用于来自正态分布的某个样本均数与已知总体均数的比较,其比较目的是检验样本均数所代表的总体均数是否与已知总体均数有差别。已知总体均数一般为标准值、理论值或经大量观察得到的较稳定的参数。
1、与单样本 t 检验类似,我们陈述原假设和备择假设。以两个工厂为例,它们将是: H0:两家工厂的平均填充量没有显著差异 H1:两家工厂的平均填充量存在显著差异 注意:重要的是要记住,原假设和备择假设总是关于一般人群,而不是从中抽取的样本 2、选择一个显著性水平(我们将再次选择 0.05) ...
t检验通常分为三种,分别是单样本t检验、双样本t检验和配对样本t检验。本文基于python的scipy.stats函数对每种t检验进行了介绍和实验。 一、t检验介绍 无论哪种t检验,都有以下的基本前提条件: 样本数据符合正态分布 各个样本之间是独立的 步骤: 提出原假设和备择假设 构