Esecuzione di un t-test in Python
Per eseguire un t-test in Python, è sufficiente specificare l'ipotesi alternativa e indicare se le varianze sono approssimativamente uguali (omogenee).
La funzione ttest_ind() all'interno di scipy.stats gestisce il resto. Di seguito la sintassi:
st.ttest_ind(a, b, equal_var=True, alternative='two-sided')
Parametri:
a— primo campione;b— secondo campione;equal_var— impostare suTruese le varianze sono approssimativamente uguali, suFalsese non lo sono;alternative— tipo di ipotesi alternativa:'two-sided'— indica che le medie non sono uguali;'less'— implica che la prima media è inferiore alla seconda;'greater'— implica che la prima media è superiore alla seconda.
Valori restituiti:
statistic— valore della statistica t;pvalue— valore p.
L'attenzione è rivolta al p-value. Se il p-value è inferiore ad α (solitamente 0,05), la statistica t ricade nella regione critica, portando all'accettazione dell'ipotesi alternativa. Se il p-value è superiore ad α, si accetta l'ipotesi nulla, indicando che le medie sono uguali.
Ecco un esempio di applicazione del t-test al dataset delle altezze:
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")
Grazie per i tuoi commenti!
Chieda ad AI
Chieda ad AI
Chieda pure quello che desidera o provi una delle domande suggerite per iniziare la nostra conversazione
Mi faccia domande su questo argomento
Riassuma questo capitolo
Mostri esempi dal mondo reale
Awesome!
Completion rate improved to 2.63Esecuzione di un t-test in Python
Scorri per mostrare il menu
Per eseguire un t-test in Python, è sufficiente specificare l'ipotesi alternativa e indicare se le varianze sono approssimativamente uguali (omogenee).
La funzione ttest_ind() all'interno di scipy.stats gestisce il resto. Di seguito la sintassi:
st.ttest_ind(a, b, equal_var=True, alternative='two-sided')
Parametri:
a— primo campione;b— secondo campione;equal_var— impostare suTruese le varianze sono approssimativamente uguali, suFalsese non lo sono;alternative— tipo di ipotesi alternativa:'two-sided'— indica che le medie non sono uguali;'less'— implica che la prima media è inferiore alla seconda;'greater'— implica che la prima media è superiore alla seconda.
Valori restituiti:
statistic— valore della statistica t;pvalue— valore p.
L'attenzione è rivolta al p-value. Se il p-value è inferiore ad α (solitamente 0,05), la statistica t ricade nella regione critica, portando all'accettazione dell'ipotesi alternativa. Se il p-value è superiore ad α, si accetta l'ipotesi nulla, indicando che le medie sono uguali.
Ecco un esempio di applicazione del t-test al dataset delle altezze:
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")
Grazie per i tuoi commenti!
