python计算p-value

有的时候新方法有效果提升，但是为了验证这种提升是否是显著的(防止有的方法具有随机性)，需要进行ttt检验，根据计算的ppp-valuevaluevalue来决定两种方法的均值是否真的存在显著差异。

ttt检验通常有

1. 单样本ttt检验

本次不涉及

2. 独立样本ttt检验

两独立样本t检验要求两样本所代表的总体服从正态分布 , 且两总体方差相等。计算时只需要两样本的均值、方差、样本数即可。

from scipy import statsstats.ttest_ind_from_stats(mean1,std1,nobs1,mean2,std2,nobs2,equal_var=True,
)

参数解释:

mean1， std1, mean2, std2: 第一组样本的均值和方差,第二组样本的均值和方差。
nobs1, nobs2: 第一组和第二组样本的数量。
equal_var: 如果为True(默认)，执行一个标准的独立2样本测试，假设总体方差相等。如果为假，执行Welch−tWelch-tWelch−t检验，它不假设总体方差相等。

如果两组样本的具体样本值已知，则可以使用以下方法:

from scipy import statsstats.ttest_ind(a, b, axis=0, equal_var=True, nan_policy='propagate')

参数解释:

a, b: 两组样本,长度必须相同。
equal_var: 如果为True(默认)，执行一个标准的独立2样本测试，假设总体方差相等。如果为假，执行Welch−tWelch-tWelch−t检验，它不假设总体方差相等。

如果我们观察来自相同或不同人群的两个独立样本，例如男孩和女孩或两个民族的考试成绩，我们可以使用这个测试。测试衡量的是样本之间的平均值(期望值)是否存在显著差异。如果我们观察到一个大的p值，例如大于0.05或0.1，那么我们不能拒绝相同平均分数的零假设。如果p值小于阈值，例如1%、5%或10%，那么我们拒绝等平均值的原假设。

3. 配对ttt检验(paired t-test)

用于分析配对定量数据之间的差异对比关系。与独立样本t检验相比，配对样本T检验要求样本是配对的。两个样本的样本量要相同；样本先后的顺序是一一对应的。

```python
from scipy import statsstats.ttest_rel(a, b, axis=0, nan_policy='propagate')

参数解释:

a, b : 长度必须相同.
axis : int or None, 计算ttt-testtesttest所沿着的轴。如果为None，则计算整个数组。

4. 根据返回值的到结构

以上计算返回类scipy.stats.stats.Ttest_relResult的对象,其有两个属性，可据此获得ppp值:

res = stats.ttest_rel(a, b)
print("t-statistic:", res.statistic)
print("p-value:", res.pvalue)