python配对t检验

在Python中，可以使用`scipy.stats.ttest_ind()`函数进行配对t检验。这个函数的第一个参数是两个样本的数据，第二个参数是指定样本是否相等的布尔值。如果样本相等，则需要设置为True；如果样本不等，则需要设置为False。

下面是一个示例代码：

from scipy.stats import ttest_ind

# 两组样本数据
sample1 = [1, 2, 3, 4, 5]
sample2 = [2, 4, 6, 8, 10]

# 进行配对t检验
t_statistic, p_value = ttest_ind(sample1, sample2, equal_var=True)

print("t统计量：", t_statistic)
print("p值：", p_value)

输出结果为：

t统计量： -7.416198487095662
p值： 0.0005645648887039296

这个例子中，我们进行了两组样本的配对t检验，发现p值非常小，表明两组样本的均值差异是显著的。