学ぶ Pythonでのt検定の実施

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Pythonでt検定を実施するには、対立仮説を指定し、分散がほぼ等しい（等分散）かどうかを示すだけです。

ttest_ind()内のscipy.stats関数が残りの処理を行います。以下はその構文です：

st.ttest_ind(a, b, equal_var=True, alternative='two-sided')

パラメータ：

a — 第1サンプル；
b — 第2サンプル；
equal_var — 分散がほぼ等しい場合はTrue、等しくない場合はFalse；
alternative — 対立仮説の種類：
- 'two-sided' — 平均値が等しくないことを示す；
- 'less' — 第1の平均値が第2より小さいことを示す；
- 'greater' — 第1の平均値が第2より大きいことを示す。

戻り値：

statistic — t統計量の値；
pvalue — p値。

注目すべきはp-valueです。p-valueがα（通常は0.05）より小さい場合、t統計量は棄却域に入り、対立仮説が採択されます。p-valueがαより大きい場合は、帰無仮説が採択され、平均値が等しいと判断されます。

以下は、t検定をheightsデータセットに適用する例です：


              123456789101112131415
            
import 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")

すべて明確でしたか？

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