teknik ujian-t dalam Python

Python ialah bahasa pengaturcaraan yang berkuasa, dan ujian-t ialah kaedah statistik yang biasa digunakan untuk membandingkan perbezaan antara dua set data. Terdapat banyak alat dan teknik dalam Python yang boleh membantu kami melaksanakan ujian-t. Dalam artikel ini, kami akan membincangkan petua utama dan langkah asas.

Apakah ujian-t?

Ujian t ialah kaedah statistik yang digunakan untuk membandingkan perbezaan dalam cara dua set data. Ia menganalisis sama ada sampel data adalah berbeza secara signifikan daripada populasi. Dalam aplikasi praktikal, ujian t biasanya digunakan untuk menguji sama ada terdapat perbezaan yang signifikan antara min dua sampel, dan sama ada min sampel adalah berbeza secara signifikan daripada min populasi. Dalam Python, kita boleh menggunakan modul ttest dalam perpustakaan scipy untuk melaksanakan ujian t.

Langkah 1: Sediakan dan import data

Sebelum menjalankan ujian-t, kami perlu menyediakan dan mengimport data. Dalam Python, kita boleh menggunakan perpustakaan panda untuk membaca dan memproses data. Pandas ialah perpustakaan analisis data yang menyediakan banyak fungsi dan kaedah yang mudah untuk memproses dan memanipulasi data. Berikut ialah beberapa fungsi dan kaedah panda yang biasa digunakan:

• read_csv(): digunakan untuk membaca fail data dalam format csv
• head(): mengembalikan rekod data N pertama
• tail(): Kembalikan rekod data N terakhir
• describe(): Kembalikan maklumat perihalan statistik asas data
• groupby(): Kumpulan data mengikut yang ditentukan lajur
• agg(): Operasi pengagregatan pada data terkumpul

Sebagai contoh, kita boleh menggunakan kod berikut untuk membaca fail csv:

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

Langkah 2: Pengiraan nilai-t dan nilai-p

Dalam Python, kita boleh menggunakan fungsi ttest_ind() dalam perpustakaan scipy untuk mengira nilai-t dan nilai-p. Fungsi ttest_ind() digunakan untuk membandingkan sama ada terdapat perbezaan yang signifikan dalam min dua sampel bebas. Dalam fungsi ini, kita perlu menentukan dua tatasusunan data sampel dan menetapkan parameter equal_var kepada True atau False untuk memutuskan sama ada untuk menganggap bahawa varians kedua-dua sampel adalah sama. Jika parameter equal_var tidak ditentukan, ia lalai kepada True. Selepas fungsi dinilai, ia mengembalikan tuple yang mengandungi nilai t dan p. Sebagai contoh, kita boleh menggunakan kod berikut untuk membandingkan sama ada terdapat perbezaan yang ketara dalam cara dua sampel:

from scipy.stats import ttest_ind

# 比较两个样本的均值是否有显著性差异
t, p = ttest_ind(data1, data2, equal_var = False)

Langkah 3: Mentafsir keputusan

Selepas mendapat nilai t dan p nilai, kami Tafsiran keputusan diperlukan. Biasanya, kita akan menilai sama ada perbezaan adalah signifikan berdasarkan nilai p. Jika nilai-p kurang daripada aras keertian yang diberikan (biasanya 0.05), kita boleh menganggap perbezaannya sebagai signifikan jika tidak, perbezaannya tidak ketara. Selain itu, jika nilai t ialah nombor positif, bermakna min sampel pertama adalah lebih besar daripada min sampel kedua jika nilai t ialah nombor negatif, bermakna min sampel pertama ialah; kurang daripada min sampel kedua. Sebagai contoh, kita boleh menggunakan kod berikut untuk mentafsir keputusan:

if p < 0.05:
    print("差异显著")
else:
    print("差异不显著")

if t > 0:
    print("第一个样本的均值大于第二个样本的均值")
else:
    print("第一个样本的均值小于第二个样本的均值")

Ringkasan

Ujian-t ialah kaedah statistik biasa yang digunakan untuk membandingkan perbezaan antara dua set data. Dalam Python, kita boleh menggunakan modul ttest dalam perpustakaan scipy untuk melaksanakan ujian t. Langkah-langkah utama termasuk menyediakan dan mengimport data, mengira nilai-t dan p, dan mentafsir keputusan. Dalam aplikasi praktikal, kita perlu memilih sampel dan parameter yang sesuai mengikut situasi tertentu, dan menjalankan ujian hipotesis yang betul.

Atas ialah kandungan terperinci teknik ujian-t dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!