पायथन में एक-नमूना टी-टेस्ट कैसे करें

एक-नमूना टी-परीक्षण का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि जनसंख्या माध्य एक निश्चित मान के बराबर है या नहीं।

यह ट्यूटोरियल बताता है कि पायथन में एक-नमूना टी-टेस्ट कैसे करें।

उदाहरण: पायथन में एटी टेस्ट का एक उदाहरण

मान लीजिए कि एक वनस्पतिशास्त्री जानना चाहता है कि क्या किसी विशेष प्रजाति के पौधे की औसत ऊंचाई 15 इंच के बराबर है। वह 12 पौधों का एक यादृच्छिक नमूना लेती है और उनमें से प्रत्येक की ऊंचाई इंच में दर्ज करती है।

यह निर्धारित करने के लिए कि क्या इस पौधे की प्रजाति की औसत ऊंचाई वास्तव में 15 इंच है, एक-नमूना टी-परीक्षण करने के लिए निम्नलिखित चरणों का उपयोग करें।

चरण 1: डेटा बनाएं.

सबसे पहले, हम 12 पौधों के माप को शामिल करने के लिए एक तालिका बनाएंगे:

 data = [14, 14, 16, 13, 12, 17, 15, 14, 15, 13, 15, 14]

चरण 2: एक-नमूना टी-परीक्षण करें।

इसके बाद, हम एक उदाहरण टी-टेस्ट करने के लिए scipy.stats लाइब्रेरी से ttest_1samp() फ़ंक्शन का उपयोग करेंगे, जो निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग करता है:

ttest_1samp(ए, पॉप औसत)

सोना:

• ए: नमूना टिप्पणियों की एक तालिका
• पॉपमीन: जनसंख्या का अपेक्षित माध्य

हमारे विशिष्ट उदाहरण में इस फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें:

 import scipy.stats as stats

#perform one sample t-test
stats.ttest_1samp(a=data, popmean=15)

(statistic=-1.6848, pvalue=0.1201)

टी-टेस्ट आँकड़ा -1.6848 है और संबंधित दो-पूंछ वाला पी-मान 0.1201 है।

चरण 3: परिणामों की व्याख्या करें।

किसी विशेष नमूने पर इस टी-परीक्षण के लिए दो परिकल्पनाएँ इस प्रकार हैं:

एच ₀ : µ = 15 (इस पौधे की प्रजाति की औसत ऊंचाई 15 इंच है)

एच _ए : µ ≠15 (औसत ऊंचाई 15 इंच नहीं है )

क्योंकि हमारे परीक्षण का पी-मान (0.1201) अल्फा = 0.05 से अधिक है, हम परीक्षण की शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने में विफल रहते हैं। हमारे पास यह कहने के लिए पर्याप्त सबूत नहीं हैं कि इस विशेष प्रजाति के पौधे की औसत ऊंचाई 15 इंच के अलावा कुछ और है।

अतिरिक्त संसाधन

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