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Python统计分析:[2]相关样本T检验

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上一篇文章介绍了独立样本T检验,现在接着使用Python进行相关样本的T检验,主要用到了scipy.stats.ttest_rel,我们先来看看其基本的用法:

  • 引入相关模块,这次我们使用stats的
  • 产生两列随机变量,用到了stats。norm.rvs,参数loc表示平均数,scale表示标准差,size是样本量
    这是产生的两个变量的数据的一部分
  • ttest_rel的用法:输出t和p值
    从p值可以看出,这两列数据是没有差异的。
  • 当然,ttest_rel还可以接受pandas.DataFrame数据,先从excel中读取数据
    我们可以看一下数据的基本内容:
  • 我们可以选择scoreA和ScoreB这两列数据进行T检验
    输出的结果可见两列变量均值无差异
  • 我们还可以同时对多个变量进行检验,比如:
    这是产生的结果可见:第一个array表示t值,两个表示p值,因此我们可以知道p(scoreA)=0.126>0.05

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