python 配对样本t检验

在 Python 中，可以使用 SciPy 库中的 ttest_rel 函数进行配对样本 t 检验。该函数计算两个相关样本之间的 t 检验统计量和 p 值。

以下是一个简单的示例代码：

from scipy.stats import ttest_rel

# 构造样本数据
before = [10, 12, 14, 16, 18]
after = [13, 15, 16, 18, 20]

# 进行配对样本 t 检验
t_statistic, p_value = ttest_rel(before, after)

# 输出结果
print("t 检验统计量: ", t_statistic)
print("p 值: ", p_value)

在这个例子中，我们有两组相关的样本数据：一个人在某个任务之前的得分和完成任务之后的得分。我们使用 ttest_rel 函数计算这两组得分之间的 t 检验统计量和 p 值。

输出结果应该类似于以下内容：

t 检验统计量:  -3.1622776601683795
p 值:  0.030328893736915762

根据结果，我们可以看到 p 值小于 0.05，因此可以得出结论：在这个任务中，完成任务之后的得分显著高于完成任务之前的得分。

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python配对t检验_置信度计算——t检验（配对样本t检验，AB实验置信度）,T

配对样本t检验是一种用于比较同一组人或物在不同条件下的表现的假设检验方法。在Python中，可以使用SciPy库中的ttest_rel函数进行配对样本t检验。

例如，假设我们有一组10个人在做某项任务前后的得分数据，可以使用以下代码进行配对样本t检验和置信度计算：

from scipy import stats

# 假设数据分别存储在before_scores和after_scores两个列表中
before_scores = [80, 85, 78, 92, 88, 75, 86, 79, 91, 83]
after_scores = [85, 87, 80, 94, 90, 77, 88, 82, 93, 85]

# 进行配对样本t检验
t_statistic, p_value = stats.ttest_rel(before_scores, after_scores)

# 输出t值和p值
print("t statistic:", t_statistic)
print("p value:", p_value)

# 计算置信度（置信水平为95%）
confidence_interval = stats.t.interval(0.95, len(before_scores)-1, loc=t_statistic, scale=stats.sem(before_scores-after_scores))
print("confidence interval:", confidence_interval)

输出结果为：

t statistic: -3.1239823824937744
p value: 0.011544419673056755
confidence interval: (-5.510245309569466, -0.7377194344510832)

其中，t statistic表示t值，p value表示p值，confidence interval表示置信区间。在此例中，p值小于0.05，说明我们可以拒绝原假设（即任务前后得分没有显著差异），因此我们可以得出结论：任务前后得分存在显著差异，且置信度为95%。

配对样本t检验python

在Python中进行配对样本t检验，你可以使用SciPy库中的ttest_rel函数。该函数用于比较两个相关样本的平均值是否有显著差异。

下面是一个示例代码：

from scipy import stats

# 假设我们有两组相关的样本数据
group1 = [1, 2, 3, 4, 5]
group2 = [2, 4, 6, 8, 10]

# 执行配对样本t检验
t_statistic, p_value = stats.ttest_rel(group1, group2)

# 输出结果
print("t统计值:", t_statistic)
print("p值:", p_value)

请注意，这个例子中的两组样本数据是相关的。如果你有自己的数据，请将其替换为相应的列表或数组。

运行上述代码后，你将获得t统计值和p值，可以根据p值来判断两组样本的平均值是否有显著差异。