T检验的种类与区别
總第191篇/張俊紅
我們前面講過,T檢驗是用來比較兩個均值之間是否有顯著差異的一種檢驗方法。這一篇給大家介紹一下T檢驗的種類以及具體的Python實現(xiàn)代碼。T檢驗是比較兩個均值差異的,不同種類T檢驗的差別其實在于均值的計算差異。
1.單樣本T檢驗
單樣本T檢驗是用來檢驗一組樣本的均值A與一個已知的均值B之間是否有差異。均值A是通過一組樣本算出來的,均值B是已知的一個具體的值。如下圖就是左邊樣本算出來的均值和值158的對比,此時的t統(tǒng)計量的公式為:
Python實現(xiàn)代碼如下:
from?scipy?import?stats stats.ttest_1samp(data,u)運行上面的代碼會返回t統(tǒng)計量值和對應的p_value。
2.雙樣本T檢驗
雙樣本T檢驗是用來檢驗兩組樣本的均值之間是否有差異。兩個均值都是根據樣本算出來的。如下圖就是左右兩部分樣本算出來的均值,此時的t統(tǒng)計量的公式為:
Python實現(xiàn)代碼如下:
stats.ttest_ind(data1,data2)3.配對樣本T檢驗
配對樣本T檢驗與雙樣本T檢驗有點類似,也是用來檢驗兩組樣本的均值差異,只不過普通雙樣本T檢驗中的樣本是亂序的,而配對樣本T檢驗中的樣本是一一對應的。如下圖所示,根據經驗可得,周一至周五每天的銷量不太一樣,也不具有可比性,如果是雙樣本T檢驗的話就是將周一至周五的銷量混在一起,然后對兩組銷量進行對比,但是這樣顯然是不太合理,正確的應該是周一和周一比,周二和周二比,總而言之,就是具有相同屬性的數(shù)據之間進行相比,而不是混合總體進行相比。此時的t統(tǒng)計量公式為:
Python實現(xiàn)代碼如下:
stats.ttest_rel(data1,data2)你還可以看:
統(tǒng)計學的假設檢驗
總結
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