Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lære Utføring av t-test i Python | Statistisk Testing
Lære Statistikk med Python
course content

Kursinnhold

Lære Statistikk med Python

Lære Statistikk med Python

1. Grunnleggende Konsepter
2. Gjennomsnitt, Median og Modus med Python
3. Varians og Standardavvik
4. Kovarians vs. Korrelasjon
5. Konfidensintervall
6. Statistisk Testing

book
Utføring av t-test i Python

For å utføre en t-test i Python, må du angi den alternative hypotesen og indikere om variansene er omtrent like (homogene).

Funksjonen ttest_ind() i scipy.stats håndterer resten. Nedenfor vises syntaksen:

python

Parametere:

  • a — det første utvalget;

  • b — det andre utvalget;

  • equal_var — sett til True hvis variansene er omtrent like, og False hvis de ikke er det;

  • alternative — typen alternativ hypotese:

    • 'two-sided' — indikerer at gjennomsnittene ikke er like;

    • 'less' — innebærer at det første gjennomsnittet er mindre enn det andre;

    • 'greater' — innebærer at det første gjennomsnittet er større enn det andre.

Returverdier:

  • statistic — verdien til t-statistikken;

  • pvalue — p-verdien.

Fokuset er på p-value. Hvis p-value er lavere enn α (vanligvis 0,05), faller t-statistikken innenfor det kritiske området, noe som fører til aksept av den alternative hypotesen. Hvis p-value er større enn α, aksepteres nullhypotesen, noe som indikerer at gjennomsnittene er like.

Her er et eksempel på bruk av t-testen på høyde-datasettet:

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")
copy
Alt var klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 6. Kapittel 6

Spør AI

expand
ChatGPT

Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår

course content

Kursinnhold

Lære Statistikk med Python

Lære Statistikk med Python

1. Grunnleggende Konsepter
2. Gjennomsnitt, Median og Modus med Python
3. Varians og Standardavvik
4. Kovarians vs. Korrelasjon
5. Konfidensintervall
6. Statistisk Testing

book
Utføring av t-test i Python

For å utføre en t-test i Python, må du angi den alternative hypotesen og indikere om variansene er omtrent like (homogene).

Funksjonen ttest_ind() i scipy.stats håndterer resten. Nedenfor vises syntaksen:

python

Parametere:

  • a — det første utvalget;

  • b — det andre utvalget;

  • equal_var — sett til True hvis variansene er omtrent like, og False hvis de ikke er det;

  • alternative — typen alternativ hypotese:

    • 'two-sided' — indikerer at gjennomsnittene ikke er like;

    • 'less' — innebærer at det første gjennomsnittet er mindre enn det andre;

    • 'greater' — innebærer at det første gjennomsnittet er større enn det andre.

Returverdier:

  • statistic — verdien til t-statistikken;

  • pvalue — p-verdien.

Fokuset er på p-value. Hvis p-value er lavere enn α (vanligvis 0,05), faller t-statistikken innenfor det kritiske området, noe som fører til aksept av den alternative hypotesen. Hvis p-value er større enn α, aksepteres nullhypotesen, noe som indikerer at gjennomsnittene er like.

Her er et eksempel på bruk av t-testen på høyde-datasettet:

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")
copy
Alt var klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 6. Kapittel 6
Vi beklager at noe gikk galt. Hva skjedde?
some-alt