概念

双样本T检验在于检验两个样本均值差异是否显著。比如男女消费是否显著。

Python代码

逻辑：

①构造2个样本；

②先进行方差齐性检查，我们规定一个阈值，这2个样本方差齐性的p-value大于0.05说明满足方差相等，可以进行双样本T检验；

③进行双样本T检验，p值越大说明消费水平越相同，一般认为p大于0.05说明没啥差异（两样本比较相似），当p小于0.05说明有差异（两样本差距比较大）；

代码如下：

from scipy import statslist1 = [1217.03, 1251.5, 856.57, 1321.83, 816.03, 1151.15, 1233.77, 802.52, 2167.77, 2430.03]
list2 = [1102.2, 701.07, 806.13, 610.25, 993.87, 1403.72, 847.78, 695.85, 491.04, 468.61]if __name__ == '__main__':levene = stats.levene(list1, list2, center='median')print('w-value=%6.4f,p-value=%6.4f' % levene)print(stats.stats.ttest_ind(list1, list2, equal_var=True))pass

运行截图如下：

①第一个打印的pvalue是方差齐性，这个值大于0.05说明满足，可以进行双样本T检验；

②第二个打印pvalue为0.018大于0.05说明两个样本相似度很高。

把数据替换成这样的：

list1 = [1217.03, 1251.5, 856.57, 1321.83, 816.03, 1151.15, 1233.77, 802.52, 2167.77, 2430.03]
list2 = [602.2, 701.07, 806.13, 610.25, 593.87, 603.72, 547.78, 695.85, 491.04, 468.61]

运行截图如下：

这时pvalue为0.0008说明两样本相似不够，差异大。

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