皮马印第安人糖尿病数据集用t检验分析BMI指数与糖尿病患病率之间存在显著性关系代码

以下是使用Python中Scipy库进行t检验分析BMI指数与糖尿病患病率之间存在显著性关系的代码示例：

import pandas as pd
from scipy.stats import ttest_ind

# 导入数据集
data = pd.read_csv('diabetes.csv')

# 提取BMI指数和糖尿病目标变量
bmi = data['BMI']
outcome = data['Outcome']

# 分组比较
no_diabetes_bmi = bmi[outcome == 0]
diabetes_bmi = bmi[outcome == 1]

# 进行t检验
t_statistic, p_value = ttest_ind(no_diabetes_bmi, diabetes_bmi)

# 输出结果
print('t统计量:', t_statistic)
print('p值:', p_value)

在以上代码中，我们首先导入了Pandas库和Scipy库，并读取了皮马印第安人糖尿病数据集。接着，我们提取出BMI指数和糖尿病目标变量，并将样本分为有糖尿病和没有糖尿病两组。然后，我们使用ttest_ind()函数进行双样本t检验，并计算出t统计量和p值。最后，我们输出了t统计量和p值。

如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，接受备择假设，即BMI指数与糖尿病患病率之间存在显著性关系。反之，如果p值大于显著性水平，则不能拒绝原假设，即BMI指数与糖尿病患病率之间不存在显著性关系。