alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: -0.6861272 18.9956510改为python

在Python中，当你执行一个统计测试，如上述的单样本T检验，得到的`alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0`意味着你在检验原假设（平均值差异为零），而备择假设（alternative hypothesis）认为这两个群体的均值之间存在差异。`95 percent confidence interval: -0.6861272 18.9956510`表示在95%的置信水平下，控制组和臭氧组的均值之差的范围大约是从-0.686到18.996。

如果你想在Python中显示这些信息，你可以这样做：

confidence_interval = (-0.6861272, 18.9956510)
print(f"95% Confidence Interval for the difference in means: ({confidence_interval[0]:.3f}, {confidence_interval[1]:.3f})")

这会打印出类似这样的输出：

95% Confidence Interval for the difference in means: (-0.686, 18.996)

其中`.3f`指定浮点数的小数位数为3位。

相关问题

Two Sample t-test data: `1`$y1 and `2`$y1 t = 3.8879, df = 37, p-value = 0.0004049 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: 7.146246 22.701122 sample estimates: mean of x mean of y 194.4737 179.5500 结果分析

这是一个双样本t检验，样本1的样本量为n1=1，样本均值为194.4737，样本2的样本量为n2=2，样本均值为179.5500。t值为3.8879，自由度为37，p值为0.0004049。根据p值小于0.05的显著性水平，可以拒绝原假设，即认为两个样本均值的差异具有统计学意义。95%置信区间为(7.146246, 22.701122)，意味着我们可以95%的置信认为两个样本均值之间的差异在这个区间内。综上所述，样本1的均值高于样本2，且两个样本均值的差异具有统计学意义。

Rstudio出现： Welch Two Sample t-test data: sheet4[, 1] and sheet4[, 3] t = 1.9594, df = 27.856, p-value = 0.06015 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: -0.3654956 16.3654956 sample estimates: mean of x mean of y 54.2 46.2 是什么意思

这段代码是进行了一个Welch's Two Sample t-test（韦尔奇双样本t检验），用于比较两个样本的均值是否存在显著差异。其中"data: sheet4[, 1] and sheet4[, 3]"表示比较的两个样本，"t = 1.9594"表示计算得到的t值，"df = 27.856"表示自由度，"p-value = 0.06015"表示显著性水平（一般取0.05），"alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0"表示备择假设为两个样本的均值不相等，"95 percent confidence interval: -0.3654956 16.3654956"表示置信区间，"mean of x mean of y 54.2 46.2"表示两个样本的均值。根据结果，p值为0.06015，大于通常的显著性水平0.05，因此无法拒绝原假设，即两个样本均值没有显著差异。