Python实现的信本男女近视度数t检验与数据分析

在本文档中，主要探讨了如何使用Python进行假设检验，特别是在针对信本女生和男生近视度数的比较分析上。假设检验作为一种统计推断方法，用于判断样本数据与预设假设之间的差异是否具有统计学意义。本文以2018级信息与计算科学专业54名学生的近视数据为例，通过Python进行t检验，该检验是由统计学家William Sealy Gosset（Student）提出的，旨在检测两组样本在近视度数上的显著性差异。 首先，作者假设女生近视度数的平均值为375度，抽取了18位女生的近视度数数据，标准差为143度。假设检验的关键步骤包括： 1. **设定原假设（H0）和备择假设（H1）**：H0通常假设总体平均值无显著差异（例如，女生的近视度数平均值等于375度），而H1则假设存在显著差异。 2. **选择T统计量**：t统计量是用来衡量样本均值与总体均值之间差异的量，对于小样本情况，t分布用于估计其显著性。 3. **构造拒绝域和计算临界值**：在显著水平α（如0.05）下，确定临界值，这决定了在多大程度上可以拒绝原假设。 4. **计算统计量的观察值**：根据样本数据计算出t值，这里是1.42。 5. **判断拒绝还是接受**：如果t值小于临界值，意味着样本数据与假设存在足够显著的差异，从而拒绝原假设。 对于18位信本女生的数据，计算结果显示t值为1.42，小于临界值2.262，这表明在显著水平0.05下，没有足够的证据证明女生的近视度数平均值显著高于375度。然而，实际结论需要结合其他因素和研究目的来综合分析。 此外，文章还强调了通过这个例子，学生们可以学习如何运用统计学原理和Python工具来分析自身或他人的视力健康状况，鼓励他们养成良好的护眼习惯，比如控制近距离用眼时间、调整饮食和运动等，以维护视力健康。因此，这篇文章提供了将统计知识与实际生活相结合的方法，帮助读者理解并应用统计分析技能。