使用Python进行T检验

所需要用到的第三方库有scipy。

均可以通过pip直接安装。

pip install scipy numpy

引入第三方库

from scipy import stats
from scipy import stats

注：ttest_1samp、ttest_ind和ttest_rel均进行双侧检验。

\(H_0:\mu=\mu_0\)

\(H_1:\mu=\mu_0\)

单样本T检验(ttest_1samp)

官方文档ttest_1samp

使用ttest_1samp()函数可以进行单样本T检验，比如检验一列数据的均值与1的差异是否显著。

stats.ttest_1samp(data,1)
stats.ttest_1samp(data,1)

返回结果会返回t值和p值。

两独立样本T检验(ttest_ind)

官方文档ttest_ind

使用ttest_ind()函数可以进行两独立样本T检验。

当两总体方差相等时，即具有方差齐性，可以直接检验。

stats.ttest_ind(data1,data2)

同样地，返回结果会返回t值和p值。

当不确定两总体方差是否相等时，应先利用levene检验，检验两总体是否具有方差齐性。

stats.levene(data1,data2)
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。如下。

stats.ttest_ind(data1,data2,equal_var=False)
stats.ttest_ind(data1,data2,equal_var=False)

配对样本T检验(ttest_rel)

官方文档ttest_rel

使用ttest_rel()函数可以进行配对样本T检验。

stats.ttest_rel(data1,data2)
stats.ttest_rel(data1,data2)

【参考】

[1]利用python进行T检验