配对样本t检验用什么函数

在Python中，可以使用SciPy库中的`ttest_rel`函数来进行配对样本t检验。该函数的语法格式如下：

scipy.stats.ttest_rel(a, b, axis=0, nan_policy='propagate', alternative='two-sided')

其中，`a`和`b`分别是两个配对样本的数据，可以是数组或DataFrame；`axis`参数表示在哪个轴上进行计算，对于一维数据可以省略；`nan_policy`参数表示如何处理缺失值，可以是`propagate`、`raise`或`omit`；`alternative`参数表示假设检验的备择假设，可以是`'two-sided'`、`'less'`或`'greater'`。

函数的返回值包括两个值，`t`表示t统计量的值，`p`表示假设检验的p值。如果p值小于显著性水平（通常取0.05），则说明两个配对样本的均值存在显著差异，否则说明两个配对样本的均值没有显著差异。

例如，以下代码使用`ttest_rel`函数对两个配对样本进行t检验：

import scipy.stats as st
import numpy as np

# 生成两个配对样本数据
a = np.array([10, 12, 14, 16, 18])
b = np.array([11, 13, 15, 16, 20])

# 进行t检验
t, p = st.ttest_rel(a, b)

if p < 0.05:
    print('两个配对样本的均值存在显著差异')
else:
    print('两个配对样本的均值没有显著差异')

输出结果为`两个配对样本的均值存在显著差异`，说明这两个配对样本的均值存在显著差异。