python如何检验显著性差异_Python中如何计算Pearson相关性和显著性？

你可以看看:from pydoc import help

from scipy.stats.stats import pearsonr

help(pearsonr)

>>>

Help on function pearsonr in module scipy.stats.stats:

pearsonr(x, y)

Calculates a Pearson correlation coefficient and the p-value for testing

non-correlation.

The Pearson correlation coefficient measures the linear relationship

between two datasets. Strictly speaking, Pearson's correlation requires

that each dataset be normally distributed. Like other correlation

coefficients, this one varies between -1 and +1 with 0 implying no

correlation. Correlations of -1 or +1 imply an exact linear

relationship. Positive correlations imply that as x increases, so does

y. Negative correlations imply that as x increases, y decreases.

The p-value roughly indicates the probability of an uncorrelated system

producing datasets that have a Pearson correlation at least as extreme

as the one computed from these datasets. The p-values are not entirely

reliable but are probably reasonable for datasets larger than 500 or so.

Parameters

----------

x : 1D array

y : 1D array the same length as x

Returns

-------

(Pearson's correlation coefficient,

2-tailed p-value)

References

----------

http://www.statsoft.com/textbook/glosp.html#Pearson%20Correlation

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