Realizando um Teste T no Python
Para realizar um teste t no Python, basta especificar a hipótese alternativa e indicar se as variâncias são aproximadamente iguais (homogêneas).
A função ttest_ind() do módulo scipy.stats executa o restante do procedimento. Veja abaixo a sintaxe:
st.ttest_ind(a, b, equal_var=True, alternative='two-sided')
Parâmetros:
a— primeira amostra;b— segunda amostra;equal_var— defina comoTruese as variâncias forem aproximadamente iguais eFalsecaso não sejam;alternative— tipo de hipótese alternativa:'two-sided'— indica que as médias não são iguais;'less'— implica que a primeira média é menor que a segunda;'greater'— implica que a primeira média é maior que a segunda.
Valores de retorno:
statistic— valor da estatística t;pvalue— valor-p.
O foco está no p-value. Se o p-value for menor que α (geralmente 0,05), a estatística t está dentro da região crítica, levando à aceitação da hipótese alternativa. Se o p-value for maior que α, aceita-se a hipótese nula, indicando que as médias são iguais.
Veja um exemplo de aplicação do teste t ao conjunto de dados de alturas:
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")
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Can you explain what the alternative hypotheses mean in this context?
How do I decide whether to set equal_var to True or False?
What does it mean if the p-value is exactly 0.05?
Awesome!
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A função ttest_ind() do módulo scipy.stats executa o restante do procedimento. Veja abaixo a sintaxe:
st.ttest_ind(a, b, equal_var=True, alternative='two-sided')
Parâmetros:
a— primeira amostra;b— segunda amostra;equal_var— defina comoTruese as variâncias forem aproximadamente iguais eFalsecaso não sejam;alternative— tipo de hipótese alternativa:'two-sided'— indica que as médias não são iguais;'less'— implica que a primeira média é menor que a segunda;'greater'— implica que a primeira média é maior que a segunda.
Valores de retorno:
statistic— valor da estatística t;pvalue— valor-p.
O foco está no p-value. Se o p-value for menor que α (geralmente 0,05), a estatística t está dentro da região crítica, levando à aceitação da hipótese alternativa. Se o p-value for maior que α, aceita-se a hipótese nula, indicando que as médias são iguais.
Veja um exemplo de aplicação do teste t ao conjunto de dados de alturas:
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")
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