python里面效度检验代码

下面是Python中使用Statsmodels库执行效度检验的示例代码，其中包括t检验和方差分析：

import statsmodels.api as sm
from statsmodels.formula.api import ols

# 创建数据集
data = sm.datasets.get_rdataset('iris').data

# 执行方差分析
model = ols('SepalWidth ~ Name', data=data).fit()
anova_table = sm.stats.anova_lm(model, typ=2)
print(anova_table)

# 执行t检验
group1 = data[data['Name'] == 'setosa']['SepalWidth']
group2 = data[data['Name'] == 'versicolor']['SepalWidth']
t_stat, p_val = sm.stats.ttest_ind(group1, group2)
print(f"t-statistic: {t_stat}, p-value: {p_val}")

以上代码使用了Statsmodels库中的`anova_lm`函数和`ttest_ind`函数分别执行方差分析和t检验。请注意，在执行方差分析时，我们使用了`ols`函数创建了一个线性回归模型，然后使用`anova_lm`函数执行方差分析。在执行t检验时，我们使用了`stats.ttest_ind`函数来计算两组数据的t统计量和p值。