研究问题设定假设选择显著性水平计算t值查找临界值做出决策 结果解读 在示例中,我们通过执行t检验得到了t值和p值。这些数值帮助我们判断是否拒绝零假设。例如,如果p值小于0.05,我们可以拒绝零假设,认为两个样本均值之间存在显著差异。 执行t检验不仅能帮助我们在科学研究中获得定量的结果,还能为我们提供理论支持,以做出...
通过检验计算出的t统计量可以通过与t分布临界值进行比较来解释。可以使用自由度和百分点函数(PPF)的显著性水平来计算临界值。 我们可以在双侧检验中解释统计量,这意味着如果我们拒绝零假设,那可能是因为第一个均值小于或大于第二个均值。为此,我们可以计算检验统计量的绝对值,并将其与正(右侧)临界值进行比较,如下所...
在进行t检验时,我们首先需要设置一个显著性水平,常见的显著性水平有0.05和0.01。然后,我们根据自由度和显著性水平查找t分布表,得到对应的临界值。如果计算得到的t检验值大于临界值,就可以拒绝原假设,即认为系数的估计值与假设值存在显著差异;反之,则无法拒绝原假设,即认为系数的估计值与假设值之间不存在显著差异。
所以我们设置如下条件,得出结论:配对检验t(24)=-8.49,p=5.46e-09 (α=5%),左单侧检验,有统计显著差异,拒绝原假设H0,接受备择假设H1,即斯特鲁普效应存在。 5.置信区间 由于差值样本集Var.服从α=0.05, df=24的 t 分布,所以查找t分布临界值表,得到 t 值(这里t 值不是 t 检验统计量,注意区分),t_ci ...
一、假设检验 1.1 原假设和备择假设 1.2 单边检验 1.3 双边检验 1.4 练习 二、案例:单边右侧检验 1.1 比较t统计量和临界值大小 1.2 比较p值和显著性水平大小 三、案例:单边左侧检验 1.1 比较t统计量和临界值大小 1.2 比较p值和显著性水平大小 四、案例:双边检验 ...
import scipy.stats as stats ## 双侧检验,90% 的显著性水平 level = 90 z_cv = -stats.norm.ppf((1 - level/100)/2) z_cv import scipy.stats as stats ## 单侧检验,90% 的显著性水平 level = 90 z_cv = -stats.norm.ppf((1 - level/100)) z_cv t 临界值的计算: ## 双侧 t 检验 ...
比如:两个样本方差比服从F分布,区间估计就采用F分布计算临界值(从而得出置信区间),最终采用F检验。 建设检验的基本步骤: 前言 假设检验用到的Python工具包 Statsmodels是Python中,用于实现统计建模和计量经济学的工具包,主要包括描述统计、统计模型估计和统计推断 ...
配对样本t检验用于检验两个相关的样本(配对样本)是否来自具有相同均值的总体。 4.1 单样本t检验 比较:总体均值u与指定检验值u0是否存在显著性差异。 将样本均值与样本标准差代入该统计量,就可以得到该统计量的值,然后就可以根据t分布的分布函数计算出p值并与显著性水平α比较,或是与显著性水平α下的临界值进行比较...
计算临界值:scipy.stats.t.ppf(level_of_confidence, degree_of_freedom) 计算p值:scipy.stats.t.sf(abs(t_score),df) 或 1-scipy.stats.t.cdf(abs(t_score),df)---左尾或右尾,双尾检验需在此基础上乘以2 计算临界值例子: fromscipy.statsimportt ...