多样本匹配t检验代码

多样本匹配t检验是一种统计方法，通常用于处理有配对或匹配设计的数据，比如实验组和对照组之间的比较。这种检验假设每个配对内的两个样本都来自同一总体，通过匹配控制了潜在的混杂变量影响。

在Python中，可以使用`scipy.stats`库中的`ttest_rel()`函数来进行配对t检验，或者是`statsmodels.stats.multicomp`模块中的`pairwise_tukeyhsd()`函数来做多样本间的多重比较。以下是一个简单的例子：

from scipy import stats
import numpy as np

# 假设我们有两列数据，每行代表一对配对样本
data = np.array([group_a, group_b])  # 将实际数据替换为'a'和'b'两个数组

# 进行配对t检验
t_stat, p_val = stats.ttest_rel(data[0], data[1])

print(f'T-test statistic: {t_stat}')
print(f'p-value: {p_val}')

# 如果需要做多重比较，可以使用multicomp模块
from statsmodels.stats.multicomp import pairwise_tukeyhsd
mc = pairwise_tukeyhsd(endog=data, groups=np.arange(2), alpha=0.05)
mc_results = mc.summary()

print(mc_results)

在这个例子中，`endog`参数指定了要比较的观测值，`groups`表示分组标签，`alpha`则是显著性水平。