पायथन में वेल्च का टी-टेस्ट कैसे करें

दो स्वतंत्र समूहों के बीच माध्यों की तुलना करने का सबसे आम तरीका दो-नमूना टी-परीक्षण का उपयोग करना है। हालाँकि, यह परीक्षण मानता है कि दोनों समूहों के बीच भिन्नताएँ समान हैं।

यदि आपको लगता है कि दोनों समूहों के बीच का अंतर बराबर नहीं है , तो आप वेल्च के टी-टेस्ट का उपयोग कर सकते हैं , जो दो-नमूना टी-टेस्ट का गैर-पैरामीट्रिक समकक्ष है।

पायथन में वेल्च का टी-टेस्ट करने के लिए, हम SciPy लाइब्रेरी से ttest_ind() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं, जो निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग करता है:

ttest_ind(ए, बी, बराबर_var=गलत)

सोना:

• ए: डेटा मानों की पहली सरणी
• बी: डेटा मानों की दूसरी सरणी
• बराबर_वर: दो तालिकाओं के बीच समान भिन्नता की कोई धारणा निर्दिष्ट नहीं करता है

यह ट्यूटोरियल बताता है कि पायथन में वेल्च का टी-टेस्ट करने के लिए इस फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण: पायथन में वेल्च का टी-टेस्ट

मान लीजिए कि हम उन 12 छात्रों के परीक्षा अंकों की तुलना करना चाहते हैं जिन्होंने परीक्षा की तैयारी के लिए परीक्षा तैयारी पुस्तिका का उपयोग किया, बनाम 12 छात्रों ने जिन्होंने ऐसा नहीं किया।

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि पायथन में वेल्च का टी-टेस्ट कैसे किया जाए ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि दोनों समूहों के बीच औसत परीक्षा स्कोर बराबर हैं या नहीं:

 #import ttest_ind() function
from scipy import stats

#define two arrays of data
booklet = [90, 85, 88, 89, 94, 91, 79, 83, 87, 88, 91, 90]
no_booklet = [67, 90, 71, 95, 88, 83, 72, 66, 75, 86, 93, 84]

#perform Welch's t-test
stats. ttest_ind (booklet, no_booklet, equal_var = False )

Ttest_indResult(statistic=2.23606797749, pvalue=0.04170979503207)

परीक्षण आँकड़ा 2.2361 निकला और संगत पी-मान 0.0417 है।

चूँकि यह पी-वैल्यू 0.05 से कम है, हम परीक्षण की शून्य परिकल्पना को अस्वीकार कर सकते हैं और निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि दोनों समूहों के बीच औसत परीक्षा स्कोर में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर है।

ध्यान दें कि इस उदाहरण में दो नमूना आकार बराबर थे, लेकिन वेल्च का टी-परीक्षण अभी भी काम करता है, भले ही दो नमूना आकार बराबर न हों।

अतिरिक्त संसाधन

वेल्च टी-टेस्ट का परिचय
वेल्च का टी-टेस्ट कैलकुलेटर
एक्सेल में वेल्च का टी-टेस्ट कैसे करें