<\/p>\n
Un t-test a due campioni<\/a> viene utilizzato per verificare se le medie di due popolazioni sono uguali o meno.<\/span><\/p>\n Questo tutorial spiega come eseguire un t-test a due campioni in Python.<\/span><\/p>\n I ricercatori vogliono sapere se due diverse specie di piante hanno la stessa altezza media. Per verificarlo, raccolgono un semplice campione casuale<\/a> di 20 piante di ciascuna specie.<\/span><\/p>\n Seguire i passaggi seguenti per eseguire un test t su due campioni per determinare se le due specie di piante hanno la stessa altezza.<\/span><\/p>\n Passaggio 1: creare i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n Per prima cosa creeremo due tabelle per contenere le misurazioni per ciascun gruppo di 20 piante:<\/span><\/p>\n Passaggio 2: eseguire un test t su due campioni.<\/strong><\/span><\/p>\n Successivamente, utilizzeremo la funzione ttest_ind()<\/a> dalla libreria scipy.stats per eseguire un t-test di due esempi, che utilizza la seguente sintassi:<\/span><\/p>\n ttest_ind(a, b, var_uguale=Vero)<\/strong><\/span><\/p>\n Oro:<\/span><\/p>\n Prima di eseguire il test, dobbiamo decidere se assumere o meno che le due popolazioni abbiano varianza uguale. In generale, possiamo assumere che le popolazioni abbiano varianze uguali se il rapporto tra la varianza campionaria pi\u00f9 grande e quella pi\u00f9 piccola \u00e8 inferiore a 4:1.<\/span><\/p>\n Il rapporto tra la varianza campionaria pi\u00f9 grande e la varianza campionaria pi\u00f9 piccola \u00e8 12,26\/7,73 = 1,586<\/strong> , che \u00e8 inferiore a 4. Ci\u00f2 significa che possiamo supporre che le varianze della popolazione siano uguali.<\/span><\/p>\n Pertanto, possiamo procedere con l\u2019esecuzione del test t su due campioni con varianze uguali:<\/span><\/p>\n La statistica del test t \u00e8 -0,6337<\/strong> e il corrispondente valore p a due code \u00e8 0,53005<\/strong> .<\/span><\/p>\n Passaggio 3: interpretare i risultati.<\/strong><\/span><\/p>\n Le due ipotesi per questo particolare t-test a due campioni sono:<\/span><\/p>\n H 0<\/sub> :<\/strong> \u00b5 1<\/sub> = \u00b5 2<\/sub> (le due medie della popolazione sono uguali)<\/span><\/p>\n H A<\/sub> :<\/strong> \u00b5 1<\/sub> \u2260\u03bc 2<\/sub> (le due medie della popolazione non<\/em> sono uguali)<\/span><\/p>\n Poich\u00e9 il valore p del nostro test (0,53005)<\/strong> \u00e8 maggiore di alfa = 0,05, non riusciamo a rifiutare l’ipotesi nulla del test. Non abbiamo prove sufficienti per affermare che l’altezza media delle piante tra le due popolazioni sia diversa.<\/span><\/p>\n Come eseguire un test T per un campione in Python<\/a> Un t-test a due campioni viene utilizzato per verificare se le medie di due popolazioni sono uguali o meno. Questo tutorial spiega come eseguire un t-test a due campioni in Python. Esempio: due esempi di t-test in Python I ricercatori vogliono sapere se due diverse specie di piante hanno la stessa altezza media. Per verificarlo, […]<\/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 Esempio: due esempi di t-test 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 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Come eseguire un test T di campioni accoppiati in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"