如何在python中找到临界值t

每次进行 t 检验时，您都会得到检验统计量。要确定 t 检验结果是否具有统计显着性，可以将检验统计量与临界值 T进行比较。如果检验统计量的绝对值大于临界值 T，则检验结果具有统计显着性。

可以使用t 分布表或使用统计软件找到临界值 T。

要找到 T 的临界值，您必须指定：

• 显着性水平（常见选择为 0.01、0.05 和 0.10）
• 自由程度

使用这两个值，您可以确定与检验统计量进行比较的临界 T 值。

如何在Python中找到临界值T

要在 Python 中查找临界值 T，可以使用scipy.stats.t.ppf() 函数，该函数使用以下语法：

scipy.stats.t.ppf(q, df)

金子：

• q：使用的重要性级别
• df ：自由度

以下示例说明如何查找左侧检验、右侧检验和双尾检验的 T 临界值。

左测试

假设我们想要找到显着性水平为 0.05、自由度 = 22 的左检验的临界值 T：

 import scipy.stats

#find T critical value
scipy.stats.t.ppf(q=.05,df=22)

-1.7171

T 的临界值为-1.7171 。因此，如果检验统计量小于该值，则检验结果具有统计显着性。

正确的测试

假设我们想要找到显着性水平为 0.05、自由度 = 22 的右极端检验的临界值 T：

 import scipy.stats

#find T critical value
scipy.stats.t.ppf(q=1-.05,df=22)

1.7171

T 的临界值为1.7171 。因此，如果检验统计量大于该值，则检验结果具有统计显着性。

双面测试

假设我们想要找到显着性水平为 0.05、自由度 = 22 的双尾检验的临界值 T：

 import scipy.stats

#find T critical value
scipy.stats.t.ppf(q=1-.05/2,df=22)

2.0739

每次执行双尾检验时，都会有两个临界值。在这种情况下，T的临界值为2.0739和-2.0739 。因此，如果检验统计量小于 -2.0739 或大于 2.0739，则检验结果具有统计显着性。