كيفية إجراء اختبار t للعينات المقترنة في بايثون

يتم استخدام اختبار t للعينات المقترنة لمقارنة متوسطي عينتين عندما يمكن ربط كل ملاحظة في عينة واحدة بملاحظة في العينة الأخرى.

يشرح هذا البرنامج التعليمي كيفية إجراء اختبار t للعينات المقترنة في بايثون.

مثال: اختبار T للعينات المقترنة في بايثون

لنفترض أننا نريد أن نعرف ما إذا كان منهج معين له تأثير كبير على أداء الطلاب في اختبار معين. لاختبار ذلك، طلبنا من 15 طالبًا في الفصل إجراء اختبار مسبق. ثم نجعل كل طالب يشارك في المنهج لمدة أسبوعين. ثم يقوم الطلاب بإعادة إجراء اختبار بنفس الصعوبة.

لمقارنة الفرق بين متوسطي الدرجات في الاختبارين الأول والثاني، نستخدم اختبار t للعينات المزدوجة لأنه لكل طالب، يمكن ربط درجاته في الاختبار الأول بدرجاته في الاختبار الثاني.

أكمل الخطوات التالية لإجراء اختبار t للعينات المقترنة في Python.

الخطوة 1: إنشاء البيانات.

أولاً، سنقوم بإنشاء جدولين يحتويان على درجات الاختبار القبلي والبعدي:

 pre = [88, 82, 84, 93, 75, 78, 84, 87, 95, 91, 83, 89, 77, 68, 91]
post = [91, 84, 88, 90, 79, 80, 88, 90, 90, 96, 88, 89, 81, 74, 92]

الخطوة 2: إجراء اختبار T للعينات المقترنة.

بعد ذلك، سوف نستخدم الدالة ttest_rel() من مكتبة scipy.stats لإجراء اختبار t للعينات المقترنة، والذي يستخدم الصيغة التالية:

test_rel(أ، ب)

ذهب:

• أ: جدول ملاحظات العينة من المجموعة 1
• ب: جدول ملاحظات العينة من المجموعة 2

إليك كيفية استخدام هذه الوظيفة في مثالنا المحدد:

 import scipy.stats as stats

#perform the paired samples t-test
stats.ttest_rel(pre, post)

(statistic=-2.9732, pvalue=0.0101)

إحصائيات الاختبار هي -2.9732 والقيمة p المقابلة ثنائية الطرف هي 0.0101 .

الخطوة 3: تفسير النتائج.

في هذا المثال، يستخدم اختبار t للعينات المقترنة الفرضيات الصفرية والبديلة التالية:

_H0 : متوسط درجات الاختبار القبلي والاختبار البعدي متساويان

ح _أ : متوسط درجات الاختبار القبلي والبعدي غير متساويين

وبما أن القيمة p ( 0.0101 ) أقل من 0.05، فإننا نرفض فرضية العدم. لدينا ما يكفي من الأدلة لنقول أن متوسط درجات الاختبار الحقيقية تختلف بين الطلاب قبل وبعد مشاركتهم في برنامج الدراسة.