我的显著性水平是0.2，样本量是50，样本均值是20.1，总体均值假设为19.8，样本标准差和总体标准差都是2.45，给我t检验的python代码，说中文

当您的显著性水平为0.2时，可以使用Python中的SciPy库进行t检验。下面是一段用于执行t检验的Python代码：

import scipy.stats as stats

# 样本信息
sample_mean = 20.1
population_mean = 19.8
sample_size = 50
sample_std = 2.45

# 计算t值和p值
t_value, p_value = stats.ttest_1samp([sample_mean] * sample_size, population_mean, alternative='two-sided')

# 输出结果
if p_value < 0.2:
    print("拒绝原假设")
else:
    print("接受原假设")

请注意，这段代码假设您要执行的是双尾t检验（alternative='two-sided'）。如果您想执行单尾检验，请根据需要调整`alternative`参数的值。

希望这可以帮到您！如有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

样本标准差和总体样本差的含义及区别

样本标准差和总体标准差是统计中常用的两种标准差。

样本标准差是根据样本计算得出的标准差，通常用来衡量样本数据的离散程度，其公式为S = sqrt(∑(xi- x̄)²/(n-1))，其中xi为样本中第i个观测值，x̄为样本均值，n为样本容量。

总体标准差是根据总体计算得出的标准差，通常用来衡量总体数据的离散程度，其公式为σ = sqrt(∑(xi - μ)²/N)，其中xi为总体中第i个观测值，μ为总体均值，N为总体容量。

区别在于，样本标准差是基于样本数据计算得出的，通常用于估计总体标准差。而总体标准差是基于总体数据计算得出的，通常用于描述总体数据的离散程度。此外，样本标准差的计算中除以的是n-1，而总体标准差的计算中除以的是N，这是两者计算公式的另一个区别。

总体标准差和样本标准差有什么区别

总体标准差和样本标准差都是用来衡量一组数据的离散程度的统计量，但它们之间有一些区别。

总体标准差（Population Standard Deviation）是指在整个数据集中每个数据点与平均值之间的离散程度。总体标准差的计算方式是将每个数据点与总体均值之间的差平方，然后求这些差的平均数的平方根。总体标准差通常用希腊字母σ表示。

样本标准差（Sample Standard Deviation）是指在一个样本数据集中每个数据点与平均值之间的离散程度。样本标准差的计算方式与总体标准差相似，但是分母是n-1而不是n，其中n代表样本中数据点的数量。样本标准差通常用字母s表示。

因此，样本标准差比总体标准差略大，因为分母较小，这是为了更好地估计整个数据集的总体标准差。如果你只有一部分数据，并且想通过这部分数据来推断整个数据集的总体情况，那么可以使用样本标准差来作为总体标准差的估计。