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,选择显著性水平,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 ...
实现功能T 检验(Student's t-test)是一种常用的统计方法, 用于比较两个样本之间的均值是否存在显著差异。它可以应用于许多场景,其中一些常见的应用场景包括:A/B 测试:在市场营销和用户体验研究中,T 检…
单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布,如总体标准差未知且样本容量小于30,那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。 单总体t检验统计量为: 双总体t检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。双总体t检验又分为两种情况,一是独...
最后,我们输出了t值和p值。 总结起来,t检验是一种用于比较两组样本或同一组样本在不同条件下的均值差异的常见统计方法。通过计算t值和p值,我们可以得出关于两组样本是否存在显著差异的结论。在Python中,我们可以使用statsmodels库或者SciPy库来方便地执行t-test。
# 概念 T检验,也称 student t 检验 ( Student’s t test ) ,用来比较两个样本的均值差异是否显著,通常用于样本含量较小 ( n <30 ) 的样本。分为单样本 t 检验、两独立样本 t 检验和两配对样本 t 检验。 # 适用条件 1. 已知一个总体均数; 2.
t检验(Student’s t-Test)是一种统计假设检验,用来检验两个样本是否如逾期一样来自同一人群。 它以威廉·戈塞(William Sealy Gosset)使用的化名“ Student” 命名,他开发了这项检验。 这个检验通过检查来自两个样品的平均值来确定它们是否有显著的差异。通过计算均值之间差异的标准误差来做到这一点,两个样本是否具有...
factory_a=np.full(30,355)+np.random.normal(0,3,30)factory_b=np.full(30,353)+np.random.normal(0,3,30)# Run a two sample t-test to compare the two samples tstat,pval=stats.ttest_ind(a=factory_a,b=factory_b,alternative="two-sided")# Display resultsprint("t-stat: {:.2f} pval...
引入相关的模块，ttest_ind是用于独立样本t检验的（independent samples t test），pandas主要用到它的DataFrame读取数据并查看一下数据的前五行我们可以看到数据包含三列，最后一列group表示不同的组，只有1、2两组我们用到了DataFrame的一个筛选数据的功能，比如筛选1组数据我们可以得到这样的数据假如现在我们想要比较两...
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 t 检验! 在这种情况下,原假设是配对样本差值为零。 代码示例 Scipy 的 ttest_rel 方法接收两个配对数据数组,并且类似于 ttest_1samp 和ttest_ind函数,返回一个 t 统计量和相应的 p 值。 在下面的代码中,我首先定义了一组...
# Run a two sample t-test to compare the two samples tstat, pval = stats.ttest_ind(a=factory_a, b=factory_b, alternative="two-sided") # Display results print("t-stat: {:.2f} pval: {:.4f}".format(tstat, pval)) ## Output ...