python显著性检验代码

以下是基于Python的显著性检验代码示例：

import scipy.stats as stats

# 生成样本数据
sample_data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 单样本t检验
t_stat, p_val = stats.ttest_1samp(sample_data, 5.5)
print("t统计量值为：", t_stat)
print("p值为：", p_val)

# 双样本t检验
sample_a = [1, 2, 3, 4, 5]
sample_b = [6, 7, 8, 9, 10]
t_stat, p_val = stats.ttest_ind(sample_a, sample_b)
print("t统计量值为：", t_stat)
print("p值为：", p_val)

# 配对t检验
sample_a = [1, 2, 3, 4, 5]
sample_b = [2, 3, 4, 5, 6]
t_stat, p_val = stats.ttest_rel(sample_a, sample_b)
print("t统计量值为：", t_stat)
print("p值为：", p_val)

上述示例代码中，我们使用了 scipy.stats 库中的 ttest_1samp()、ttest_ind() 和 ttest_rel() 函数来进行单样本t检验、双样本t检验和配对t检验。其中，ttest_1samp() 函数用于单样本t检验，ttest_ind() 函数用于双样本t检验，ttest_rel() 函数用于配对t检验。这些函数返回的 t 统计量值和 p 值可以用来判断样本数据是否具有显著差异。