Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Leer Het Uitvoeren van een T-toets in Python | Statistische Toetsing
Statistiek Leren Met Python

bookHet Uitvoeren van een T-toets in Python

Om een t-toets uit te voeren in Python, hoeft u alleen de alternatieve hypothese te specificeren en aan te geven of de varianties ongeveer gelijk zijn (homogeen).

De functie ttest_ind() binnen scipy.stats verzorgt de rest. Hieronder staat de syntaxis:

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

Parameters:

  • a — de eerste steekproef;
  • b — de tweede steekproef;
  • equal_var — stel in op True als de varianties ongeveer gelijk zijn, en op False als dat niet zo is;
  • alternative — het type alternatieve hypothese:
    • 'two-sided' — geeft aan dat de gemiddelden niet gelijk zijn;
    • 'less' — impliceert dat het eerste gemiddelde kleiner is dan het tweede;
    • 'greater' — impliceert dat het eerste gemiddelde groter is dan het tweede.

Returnwaarden:

  • statistic — de waarde van de t-statistiek;
  • pvalue — de p-waarde.

De nadruk ligt op de p-value. Als de p-value lager is dan α (meestal 0,05), valt de t-statistiek binnen het kritieke gebied, wat leidt tot acceptatie van de alternatieve hypothese. Als de p-value groter is dan α, wordt de nulhypothese geaccepteerd, wat aangeeft dat de gemiddelden gelijk zijn.

Hier volgt een voorbeeld van het toepassen van de t-toets op de hoogtedataset:

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
Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 6. Hoofdstuk 6

Vraag AI

expand

Vraag AI

ChatGPT

Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.

Awesome!

Completion rate improved to 2.63

bookHet Uitvoeren van een T-toets in Python

Veeg om het menu te tonen

Om een t-toets uit te voeren in Python, hoeft u alleen de alternatieve hypothese te specificeren en aan te geven of de varianties ongeveer gelijk zijn (homogeen).

De functie ttest_ind() binnen scipy.stats verzorgt de rest. Hieronder staat de syntaxis:

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

Parameters:

  • a — de eerste steekproef;
  • b — de tweede steekproef;
  • equal_var — stel in op True als de varianties ongeveer gelijk zijn, en op False als dat niet zo is;
  • alternative — het type alternatieve hypothese:
    • 'two-sided' — geeft aan dat de gemiddelden niet gelijk zijn;
    • 'less' — impliceert dat het eerste gemiddelde kleiner is dan het tweede;
    • 'greater' — impliceert dat het eerste gemiddelde groter is dan het tweede.

Returnwaarden:

  • statistic — de waarde van de t-statistiek;
  • pvalue — de p-waarde.

De nadruk ligt op de p-value. Als de p-value lager is dan α (meestal 0,05), valt de t-statistiek binnen het kritieke gebied, wat leidt tot acceptatie van de alternatieve hypothese. Als de p-value groter is dan α, wordt de nulhypothese geaccepteerd, wat aangeeft dat de gemiddelden gelijk zijn.

Hier volgt een voorbeeld van het toepassen van de t-toets op de hoogtedataset:

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
Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 6. Hoofdstuk 6
some-alt