Gepaarde t-toets
De volgende functie voert een gepaarde t-toets uit:
python
Dit proces lijkt op dat van onafhankelijke steekproeven, maar hier hoeft de homogeniteit van varianties niet gecontroleerd te worden. De gepaarde t-toets gaat er expliciet niet van uit dat de varianties gelijk zijn.
Houd er rekening mee dat bij een gepaarde t-toets het essentieel is dat de steekproefgroottes gelijk zijn.
Met deze informatie kun je verdergaan met het uitvoeren van een gepaarde t-toets.
Hier vind je gegevens over het aantal downloads van een bepaalde app. Bekijk de steekproeven: de gemiddelde waarden zijn vrijwel identiek.
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Read the data before = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/Testing2.0/before.csv').squeeze() after = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/Testing2.0/after.csv').squeeze() # Plot histograms plt.hist(before, alpha=0.7) plt.hist(after, alpha=0.7) # Plot the means plt.axvline(before.mean(), color='blue', linestyle='dashed') plt.axvline(after.mean(), color='gold', linestyle='dashed')
Swipe to start coding
Hypothesen worden vastgesteld:
- H₀: Het gemiddelde aantal downloads vóór en na de wijzigingen is gelijk;
- Hₐ: Het gemiddelde aantal downloads is groter na de aanpassingen.
Voer een gepaarde t-toets uit met deze alternatieve hypothese, waarbij before
en after
als de steekproeven worden gebruikt.
Oplossing
Bedankt voor je feedback!