实验组有92例，对照组有82例，在实验前、后分别测量血压，现分析实验因素是否具有统计学差异，用python给出代码

可以使用t检验来分析实验因素是否具有统计学差异，可以使用Python中的scipy库进行计算。以下是示例代码：

from scipy import stats

# 实验组和对照组的血压数据
exp_data = [130, 135, 140, 125, 132, 128, 136, 142, 129, 138, 131, 137, 133, 139, 127, 141, 134, 143, 126, 130, 135, 140, 125, 132, 128, 136, 142, 129, 138, 131]
ctrl_data = [128, 133, 138, 123, 130, 126, 134, 140, 127, 136, 129, 135, 131, 137, 125, 139, 132, 141, 124, 128, 133, 138, 123, 130, 126, 134, 140, 127, 136, 129]

# 计算t值和p值
t, p = stats.ttest_ind(exp_data, ctrl_data)

# 输出结果
if p < .05:
    print("实验因素具有统计学差异")
else:
    print("实验因素没有统计学差异")

注意，这只是一个示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行修改。

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实验组有92例，对照组有82例，在实验前、后分别测量血压，即实验组、对照组均有实验前后2次血压数据，现分析实验因素是否具有统计学差异，用python给出代码

可以使用t检验或方差分析来分析实验因素是否具有统计学差异。以下是使用Python进行t检验的示例代码：

import scipy.stats as stats

# 实验组和对照组的血压数据
exp_data = [130, 135, 140, 125, 128, 132, 138, 142, 136, 130, 135, 140, 125, 128, 132, 138, 142, 136]
ctrl_data = [120, 125, 130, 115, 118, 122, 128, 132, 126, 120, 125, 130, 115, 118, 122, 128, 132, 126]

# 计算t值和p值
t, p = stats.ttest_ind(exp_data, ctrl_data)

# 输出结果
print("t值为：", t)
print("p值为：", p)

如果p值小于.05，则可以认为实验因素具有统计学差异。