python如何代码实现计算独立样本t检验效应指标Cohen’s d，差值的95％置信区间

对于这个问题，我的回答是：

实现独立样本t检验效应指标Cohen's d，可以使用以下代码：

import numpy as np
from scipy.stats import t

def cohens_d(x1, x2):
    n1 = len(x1)
    n2 = len(x2)
    dof = n1 + n2 - 2
    pool_var = (n1-1)*np.var(x1, ddof=1) + (n2-1)*np.var(x2, ddof=1) / dof
    coh_d = (np.mean(x1)-np.mean(x2)) / np.sqrt(pool_var)
    return coh_d

然后，使用``t.interval()``函数计算差值的95％置信区间，代码如下所示：

def confidence_interval(x1, x2, alpha):
    n1 = len(x1)
    n2 = len(x2)
    dof = n1 + n2 - 2
    x1_mean = np.mean(x1)
    x2_mean = np.mean(x2)
    s_p = np.sqrt(((n1-1)*np.var(x1, ddof=1) + (n2-1)*np.var(x2, ddof=1)) / dof)
    se = s_p * np.sqrt(1/n1 + 1/n2)
    t_crit = t.ppf(1-alpha/2, dof)
    mean_diff = x1_mean - x2_mean
    ci_lower = mean_diff - t_crit * se
    ci_upper = mean_diff + t_crit * se
    return (ci_lower, ci_upper)

所以，以上是回答您的问题的代码实现。