В статистическом анализе t-критерий Стьюдента — это широко используемый метод для сравнения средних значений двух групп и определения, значительно ли они отличаются друг от друга. В этой статье блога мы углубимся в различные методы выполнения t-теста Стьюдента в Python, приведя попутно примеры кода.
Методы:
- Использование модуля scipy.stats:
импортируйте scipy.stats как статистику
Создайте два образца набора данных
group1 = [1, 2, 3, 4, 5]
group2 = [2, 4, 6, 8, 10]
Выполнить независимый t-критерий
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(group1, group2)
print(“Результаты независимого t-теста:”)
print(“T-статистика:”, t_statistic)
print(“p -value:”, p_value)
- Использование модуля statsmodels:
импортируйте statsmodels.api как sm
Создайте два образца набора данных
group1 = [1, 2, 3, 4, 5]
group2 = [2, 4, 6, 8, 10]
Выполнить независимый t-критерий
results = sm.stats.ttest_ind(group1, group2)
print(“Результаты независимого t-теста:”)
print(“T-статистика:”, results[0])
print (“p-value:”, results[1])
- Использование модуля pingouin:
импортировать pingouin как pg
Создать два образца набора данных
group1 = [1, 2, 3, 4, 5]
group2 = [2, 4, 6, 8, 10]
Выполнить независимый t-критерий
results = pg.ttest(group1, group2)
print(“Результаты независимого t-теста:”)
print(results)
- Использование модуля NumPy:
импортируйте numpy как np
Создайте два образца набора данных
group1 = [1, 2, 3, 4, 5]
group2 = [2, 4, 6, 8, 10]
Выполнить независимый t-критерий
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(np.array(group1), np.array(group2))
print(“Результаты независимого t-теста:”)
print(“T-статистика:”, t_statistic)
print(“p-value:”, p_value)
В этой статье мы рассмотрели несколько методов выполнения t-критерия Стьюдента в Python. Мы рассмотрели реализации с использованием модулей scipy.stats, statsmodels, pingouin и NumPy. В зависимости от ваших предпочтений и конкретных требований вы можете выбрать метод, который наилучшим образом соответствует вашим потребностям. Критерий Стьюдента – это мощный инструмент для сравнения средних значений, который можно применять в различных сценариях исследований и анализа данных.