Udførelse af en t-test i Python
Stryg for at vise menuen
For at udføre en t-test i Python skal du blot angive den alternative hypotese og indikere, om variansen er nogenlunde ens (homogen).
Funktionen ttest_ind() i scipy.stats håndterer resten. Nedenfor ses syntaksen:
st.ttest_ind(a, b, equal_var=True, alternative='two-sided')
Parametre:
a— det første stikprøve;b— det andet stikprøve;equal_var— angivTrue, hvis varianserne er omtrent ens, ogFalse, hvis de ikke er;alternative— typen af alternativ hypotese:'two-sided'— angiver, at gennemsnittene ikke er ens;'less'— indebærer, at det første gennemsnit er mindre end det andet;'greater'— indebærer, at det første gennemsnit er større end det andet.
Returnerede værdier:
statistic— værdien af t-statistikken;pvalue— p-værdien.
Fokus er på p-value. Hvis p-value er lavere end α (typisk 0,05), falder t-statistikken inden for det kritiske område, hvilket fører til accept af den alternative hypotese. Hvis p-value er større end α, accepteres nulhypotesen, hvilket indikerer, at gennemsnittene er ens.
Her er et eksempel på anvendelse af t-testen på højdedatasættet:
123456789101112131415import pandas as pd import scipy.stats as st # Load the data male = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/Testing2.0/male.csv').squeeze() female = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/Testing2.0/female.csv').squeeze() # Apply t-test t_stat, pvalue = st.ttest_ind(male, female, equal_var=True, alternative="greater") if pvalue > 0.05: # Check if we should support or not the null hypothesis if pvalue > 0.05: print("We support the null hypothesis, the mean values are equal") else: print("We reject the null hypothesis, males are taller")
Var alt klart?
Tak for dine kommentarer!
Sektion 6. Kapitel 6
Spørg AI
Spørg AI
Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat
Sektion 6. Kapitel 6