{"id":850,"date":"2023-07-28T13:23:10","date_gmt":"2023-07-28T13:23:10","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/campioni-accoppiati-per-testare-python\/"},"modified":"2023-07-28T13:23:10","modified_gmt":"2023-07-28T13:23:10","slug":"campioni-accoppiati-per-testare-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/campioni-accoppiati-per-testare-python\/","title":{"rendered":"Come eseguire un test t di campioni accoppiati in python"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Un <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-t-per-campioni-accoppiati\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">test t per campioni accoppiati<\/a> viene utilizzato per confrontare le medie di due campioni quando ciascuna osservazione in un campione pu\u00f2 essere associata a un&#8217;osservazione nell&#8217;altro campione.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial spiega come eseguire un t-test di campioni accoppiati in Python.<\/span><\/p>\n<h2> <strong>Esempio: test T per campioni accoppiati in Python<\/strong><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di voler sapere se un determinato curriculum ha un impatto significativo sul rendimento degli studenti in un particolare esame. Per testarlo, chiediamo a 15 studenti di una classe di sostenere un pre-test. Quindi facciamo partecipare ciascuno studente al curriculum per due settimane. Quindi, gli studenti ripetono un test di difficolt\u00e0 simile.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per confrontare la differenza tra i punteggi medi del primo e del secondo test, utilizziamo un t-test per campioni appaiati perch\u00e9 per ogni studente, il punteggio del primo test pu\u00f2 essere associato al punteggio del secondo test.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Completa i passaggi seguenti per eseguire un test t di campioni accoppiati in Python.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: creare i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per prima cosa creeremo due tabelle per contenere i punteggi pre e post test:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>pre = [88, 82, 84, 93, 75, 78, 84, 87, 95, 91, 83, 89, 77, 68, 91]<\/strong>\n<strong>post = [91, 84, 88, 90, 79, 80, 88, 90, 90, 96, 88, 89, 81, 74, 92]<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: eseguire un test T per campioni accoppiati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, utilizzeremo la <a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.stats.ttest_rel.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">funzione ttest_rel()<\/a> dalla libreria scipy.stats per eseguire un t-test di campioni accoppiati, che utilizza la seguente sintassi:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>test_rel(a, b)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>a:<\/strong> una tabella di osservazioni campione del gruppo 1<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>b:<\/strong> una tabella di osservazioni campione del gruppo 2<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco come utilizzare questa funzione nel nostro esempio specifico:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> scipy.stats <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> stats\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform the paired samples t-test<\/span>\nstats.ttest_rel(pre, post)\n\n(statistic=-2.9732, pvalue=0.0101)\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La statistica del test \u00e8 <strong>-2,9732<\/strong> e il corrispondente valore p a due code \u00e8 <strong>0,0101<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3: interpretare i risultati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In questo esempio, il test t per campioni accoppiati utilizza le seguenti ipotesi nulle e alternative:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>0<\/sub> :<\/strong> i punteggi medi pre-test e post-test sono uguali<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>A<\/sub> :<\/strong> I punteggi medi pre-test e post-test <em>non<\/em> sono uguali<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 il valore p ( <strong>0,0101<\/strong> ) \u00e8 inferiore a 0,05, rifiutiamo l&#8217;ipotesi nulla. Abbiamo prove sufficienti per affermare che il vero punteggio medio del test \u00e8 diverso per gli studenti prima e dopo la partecipazione al programma di studi.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un test t per campioni accoppiati viene utilizzato per confrontare le medie di due campioni quando ciascuna osservazione in un campione pu\u00f2 essere associata a un&#8217;osservazione nell&#8217;altro campione. Questo tutorial spiega come eseguire un t-test di campioni accoppiati in Python. 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