<\/p>\n
Ein T-Test mit zwei Stichproben<\/a> wird verwendet, um zu testen, ob die Mittelwerte zweier Grundgesamtheiten gleich sind oder nicht.<\/span><\/p>\n In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie in Python einen T-Test mit zwei Stichproben durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n Forscher wollen wissen, ob zwei verschiedene Pflanzenarten die gleiche durchschnittliche H\u00f6he haben. Um dies zu testen, sammeln sie eine einfache Zufallsstichprobe<\/a> von 20 Pflanzen jeder Art.<\/span><\/p>\n Befolgen Sie die folgenden Schritte, um einen T-Test bei zwei Stichproben durchzuf\u00fchren und festzustellen, ob die beiden Pflanzenarten die gleiche H\u00f6he haben.<\/span><\/p>\n Schritt 1: Erstellen Sie die Daten.<\/strong><\/span><\/p>\n Zuerst erstellen wir zwei Tabellen, um die Messungen f\u00fcr jede Gruppe von 20 Pflanzen zu speichern:<\/span><\/p>\n Schritt 2: F\u00fchren Sie einen T-Test bei zwei Stichproben durch.<\/strong><\/span><\/p>\n Als N\u00e4chstes verwenden wir die Funktion ttest_ind()<\/a> aus der Bibliothek scipy.stats, um einen T-Test mit zwei Beispielen durchzuf\u00fchren, der die folgende Syntax verwendet:<\/span><\/p>\n ttest_ind(a, b, equal_var=True)<\/strong><\/span><\/p>\n Gold:<\/span><\/p>\n Bevor wir den Test durchf\u00fchren, m\u00fcssen wir entscheiden, ob wir davon ausgehen, dass die beiden Populationen gleiche Varianzen aufweisen. Im Allgemeinen k\u00f6nnen wir davon ausgehen, dass Populationen gleiche Varianzen aufweisen, wenn das Verh\u00e4ltnis der gr\u00f6\u00dften Stichprobenvarianz zur kleinsten Stichprobenvarianz weniger als 4:1 betr\u00e4gt.<\/span><\/p>\n Das Verh\u00e4ltnis der gr\u00f6\u00dften Stichprobenvarianz zur kleinsten Stichprobenvarianz betr\u00e4gt 12,26\/7,73 = 1,586<\/strong> , was weniger als 4 ist. Das bedeutet, dass wir davon ausgehen k\u00f6nnen, dass die Varianzen der Grundgesamtheit gleich sind.<\/span><\/p>\n Somit k\u00f6nnen wir mit der Durchf\u00fchrung des t-Tests bei zwei Stichproben mit gleichen Varianzen fortfahren:<\/span><\/p>\n Die T-Test-Statistik betr\u00e4gt -0,6337<\/strong> und der entsprechende zweiseitige p-Wert betr\u00e4gt 0,53005<\/strong> .<\/span><\/p>\n Schritt 3: Interpretieren Sie die Ergebnisse.<\/strong><\/span><\/p>\n Die beiden Annahmen f\u00fcr diesen speziellen T-Test bei zwei Stichproben sind:<\/span><\/p>\n H 0<\/sub> :<\/strong> \u00b5 1<\/sub> = \u00b5 2<\/sub> (die beiden Populationsmittelwerte sind gleich)<\/span><\/p>\n H A<\/sub> :<\/strong> \u00b5 1<\/sub> \u2260\u00b5 2<\/sub> (die beiden Populationsmittelwerte sind nicht<\/em> gleich)<\/span><\/p>\n Da der p-Wert unseres Tests (0,53005)<\/strong> gr\u00f6\u00dfer als Alpha = 0,05 ist, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese des Tests nicht ablehnen. Wir haben keine ausreichenden Beweise daf\u00fcr, dass die durchschnittliche Pflanzenh\u00f6he zwischen den beiden Populationen unterschiedlich ist.<\/span><\/p>\n So f\u00fchren Sie einen T-Test bei einer Stichprobe in Python durch<\/a> Ein T-Test mit zwei Stichproben wird verwendet, um zu testen, ob die Mittelwerte zweier Grundgesamtheiten gleich sind oder nicht. In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie in Python einen T-Test mit zwei Stichproben durchf\u00fchren. Beispiel: zwei T-Test-Beispiele in Python Forscher wollen wissen, ob zwei verschiedene Pflanzenarten die gleiche durchschnittliche H\u00f6he haben. Um dies zu testen, […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Beispiel: zwei T-Test-Beispiele in Python<\/strong><\/h2>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np\n\ngroup1 = np.array([14, 15, 15, 16, 13, 8, 14, 17, 16, 14, 19, 20, 21, 15, 15, 16, 16, 13, 14, 12])\ngroup2 = np.array([15, 17, 14, 17, 14, 8, 12, 19, 19, 14, 17, 22, 24, 16, 13, 16, 13, 18, 15, 13])<\/strong><\/pre>\n\n
#find variance for each group<\/span>\nprint(np.var(group1), np.var(group2))\n\n7.73 12.26\n<\/strong><\/pre>\n import<\/span> scipy.stats as<\/span> stats\n\n#perform two sample t-test with equal variances<\/span>\nstats.ttest_ind(a=group1, b=group2, equal_var=True)\n\n(statistic=-0.6337, pvalue=0.53005)\n<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So f\u00fchren Sie einen T-Test f\u00fcr gepaarte Stichproben in Python durch<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"