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%。