t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率

红太狼 2023-10-10 19:09 34阅读 0赞

import numpy as np
    import pandas as pd
    from scipy import stats
    
    def ttestR(T, df, alpha):   #右侧检验函数
        p=stats.t.sf(T, df)
        return p>=alpha
    def ttestL(T, df, alpha):   #左侧检验函数
        p=stats.t.cdf(T, df)
        return p>=alpha
    
    #单样本t检验，检验单个样本数据与某一个数据是否有显著差异。
    data = pd.Series([15.6,16.2 ,22.5 ,20.5 ,16.4 ,19.4 ,16.6, 17.9 ,12.7, 13.9])
    data_mean = data.mean()
    data_std = data.std()
    pop_mean=20
    #data是样本数据，pop_mean是总体均值 
    t,p_towTail = stats.ttest_1samp(data,pop_mean)
    print('#单样本t检验')
    print(t)
    print(p_towTail)
    
    from  scipy.stats import ttest_ind, levene
    print('#独立2样本t检验')
    # 用于分析定类数据与定量数据之间的关系，如男女生的身高是否有显著差异。
    # 独立样本t检验假设样本来自于两个不同的独立总体，但方差相同，
    # 除了要求单样本t检验的那些条件，还要求两个样本之间具有方差，需要进行方差齐性检验，参考方差分析。
    x = [20.5, 19.8, 19.7, 20.4, 20.1, 20.0, 19.0, 19.9]
    y = [20.7, 19.8, 19.5, 20.8, 20.4, 19.6, 20.2]
    print(levene(x,y))
    print(ttest_ind(x, y))
    #levene检验p值大于0.05认为是满足方差齐性的，如果不满足则加一个参数equal_var=False
    print(ttest_ind(x,y,equal_var=False))
    
    
    from  scipy.stats import ttest_rel
    # 配对样本t检验
    # 配对样本T检验用于分析配对定量数据之间的差异对比关系，这个就和独立样本t检验区分开了，要求样本量相同且前后顺序要一一对应。
    # 比如通过两组数据的对比分析，判断背景音乐是否会影响消费行为。配对样本t检验可以通过差值转化为单样本t检验：
    x = [20.5, 18.8, 19.8, 20.9, 21.5, 19.5, 21.0, 21.2]
    y = [17.7, 20.3, 20.0, 18.8, 19.0, 20.1, 20.0, 19.1]
    print('#配对样本t检验')
    print(ttest_rel(x, y))
    
    
    
    x=np.array([159, 280, 101, 212, 224, 379, 179, 264, #样本数据
               222, 362, 168, 250, 149, 260, 485, 170])
    xmean=x.mean()                                      #样本均值
    s=x.std(ddof=1)                                     #样本均方差
    n=x.size                                            #样本容量
    mu0=225                                             #总体均值假设值
    alpha=0.05                                          #显著水平
    T=(xmean-mu0)/(s/np.sqrt(n))						#检验统计量值
    print('#计算左侧检验')
    accept=ttestL(T, n-1, alpha)  
    print(accept)        				#计算左侧检验
    print('mu>=%d is %s.'%(mu0, accept))