python相关系数显著性检验

Python中可以使用scipy库中的stats模块进行相关系数显著性检验。具体步骤如下：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
from scipy.stats import pearsonr

2. 读取数据并计算相关系数：

data = pd.read_csv('data.csv')  # 读取数据
x = data['x']  # 获取自变量 x 列数据
y = data['y']  # 获取因变量 y 列数据
r, p = pearsonr(x, y)  # 计算相关系数及其显著性水平
print('相关系数 r = {:.2f}'.format(r))
print('显著性水平 p = {:.2f}'.format(p))

其中，r表示相关系数，p表示显著性水平。

3. 进行假设检验：

一般情况下，我们采用的假设检验方法是双侧检验。如果显著性水平p小于0.05，则拒绝原假设，认为两个变量间的相关系数具有统计显著性，否则接受原假设，认为两个变量间的相关系数不具有统计显著性。

示例代码如下：

if p < 0.05:
    print('p < 0.05，拒绝原假设，认为两个变量间的相关系数具有统计显著性')
else:
    print('p >= 0.05，接受原假设，认为两个变量间的相关系数不具有统计显著性')

希望以上内容能对您有所帮助！