t检验临界值 python

根据引用和引用，t检验临界值是指在进行t检验时，当样本t值大于或小于临界值时，我们可以拒绝原假设并认为差异是显著的。在Python中，可以使用scipy.stats模块中的t分布函数来计算t检验的临界值。具体来说，可以使用t.ppf()函数来计算给定自由度和置信水平下的t检验临界值。例如，要计算95％置信水平下的双尾t检验临界值，可以使用以下代码：

from scipy.stats import t

# 计算自由度为10的双尾t检验临界值
alpha = 0.05
df = 10
t_critical = t.ppf(1 - alpha / 2, df)

print("双尾t检验临界值为:", t_critical)

输出结果为：

双尾t检验临界值为: 2.2281388519649385

这意味着在进行双尾t检验时，如果样本t值大于2.23或小于-2.23，则可以拒绝原假设并认为差异是显著的。