python t检验显著差异（python中T检验如何理解）

说明

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、T检验又称studentt检验    
    
    
，主要用于样本含量小(如n-30) 


     


     


     、整体标准差σ未知的正态分布
    
    
    
。

T检验是用t分布理论推断差异的概率 


     


     


     ，比较两个平均数的差异是否显著     


     


     


。T检验可分为单总体检验

 




 




 



、双总体检验和配对样本检验 




 




 




 。

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、经常用在自变量X是离散数据

 




 




 



，自变量Y是连续数据(x只能是2类)   

   

   

，数据必须正态分布

   

   

   
。

实例

importnumpy importscipy fromscipyimportstats #stats.norm.rvs是从均值为5  

     

     

    ，标准差为10的分布中抽取10个数 data1=stats.norm.rvs(loc=5,scale=10,size=10) data2=stats.norm.rvs(loc=5,scale=20,size=10) print(stats.levene(data1,data2))#如果返回结果的p值远大于0.05


  




  




  


，那么我们认为两总体具有方差齐性     

     

     

。 #如果两总体不具有方差齐性  


  


  


，需要加上参数equal_val并设定为False  




  




  




 。 print(stats.ttest_ind(data1,data2,equal_var=True))

以上就是python中T检验的理解   
     
     
   ，希望对大家有所帮助


  


  


  
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