python显著性差异检验

Python中可以使用SciPy库中的stats模块进行显著性差异检验。其中包括t检验、方差分析等方法。

1. t检验

- 单样本t检验

from scipy import stats
import numpy as np

# 假设样本为[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# 检验是否有显著差异
t, p = stats.ttest_1samp([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 5)
print("t值为：", t)
print("p值为：", p)

- 独立样本t检验

from scipy import stats
import numpy as np

# 假设两个样本分别为[1, 2, 3, 4, 5]和[6, 7, 8, 9, 10]
# 检验是否有显著差异
t, p = stats.ttest_ind([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10])
print("t值为：", t)
print("p值为：", p)

- 相关样本t检验

from scipy import stats
import numpy as np

# 假设两个样本分别为[1, 2, 3, 4, 5]和[6, 7, 8, 9, 10]，且为相关样本
# 检验是否有显著差异
t, p = stats.ttest_rel([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10])
print("t值为：", t)
print("p值为：", p)

2. 方差分析

from scipy import stats
import numpy as np

# 假设有三组数据，分别为[1, 2, 3, 4, 5]、[6, 7, 8, 9, 10]、[11, 12, 13, 14, 15]
# 检验是否有显著差异
f, p = stats.f_oneway([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15])
print("F值为：", f)
print("p值为：", p)

这里只介绍了一些常用的方法，更多的显著性差异检验方法可以在SciPy文档中查看。