python算p值,python实现计算两组数据P值的方法
python实现计算两组数据P值的方法
发布时间:2020-07-11 09:31:21
来源:亿速云
阅读:259
作者:清晨
这篇文章将为大家详细讲解有关python实现计算两组数据P值的方法,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
一、代码
# TTest.py
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
# Created on 2020-05-20 20:36
# TTest.py
# @author: huiwenhua
'''
## Import the packages
import numpy as np
from scipy import stats
def get_p_value(arrA, arrB):
a = np.array(arrA)
b = np.array(arrB)
t, p = stats.ttest_ind(a,b)
return p
if __name__ == "__main__":
get_p_value([1, 2, 3, 5, ], [6, 7, 8, 9, 10])
二、T检验:两样本T检验
两样本t检验是比较两个样本所代表的两个总体均值是否存在显著差异。除了要求样本来自正态分布,还要求两个样本的总体方差相等也就是“方差齐性”。
检验原假设:样本均值无差异(μ=μ0)
Python命令stats.ttest_ind(data1,data2)
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)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) // TTest中默认是具有方差齐性
三、结果解释
当p值小于某个显著性水平α(比如0.05)时,则认为样本均值存在显著差异,具体的分析要看所选择的是双边假设还是单边假设(又分小于和大于)注意stats.ttest_ind进行双侧检验。
当t值大于0,则有((1-p)* 100)%的把握认为认为第一组数据好与第二组数据。例如p=0.05,那么我们有95%的把握认为第一组数据好于第二组数据。
关于python实现计算两组数据P值的方法就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
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