abtest python t检验

A/B测试是一种常用的市场研究方法，在Python中通过统计分析来比较两个或多个版本（比如产品A和B）的效果差异。T检验（Student's t-test）在这里通常用于比较两组数据的均值是否有显著性差异，特别是当样本量较小或总体方差未知时。

在Python中，你可以使用`scipy.stats`库来进行t检验。以下是一个简单的例子：

from scipy import stats
import numpy as np

# 假设我们有两组随机生成的数据
group_a = np.random.normal(loc=5, scale=1, size=50)
group_b = np.random.normal(loc=6, scale=1, size=50)

# 进行独立样本t检验
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(group_a, group_b)

# 输出结果解释
if p_value < 0.05:
    print("两组数据的均值差异有统计学意义（p<0.05）")
else:
    print("两组数据的均值差异无统计学意义（p>=0.05）")

# 相关问题:
1. 在A/B测试中，除了t检验还有哪些常见的假设检验方法？
2. 使用t检验前需要满足哪些前提条件？
3. 当样本分布不符合正态时，如何处理进行t检验？