Python で t スコアから p 値を見つける方法
統計では、仮説検定の結果として得られる特定の t スコアに関連付けられたp 値を決定したいことがよくあります。この p 値が特定の有意レベルを下回っている場合、仮説検定の帰無仮説を棄却できます。
Python で t スコアに関連付けられた p 値を見つけるには、次の構文を使用するscipy.stats.t.sf() 関数を使用できます。
scipy.stats.t.sf(abs(x), df)
金:
- x:スコア t
- df:自由度
次の例は、左側検定、右側検定、および両側検定の t スコアに関連付けられた p 値を見つける方法を示しています。
左のテスト
左側の仮説検定で、t スコア-0.77および df = 15に関連付けられた p 値を見つけたいとします。
import scipy.stats #find p-value scipy.stats.t.sf(abs(-.77), df=15) 0.2266283049085413
p 値は0.2266です。有意水準 α = 0.05 を使用すると、この p 値は 0.05 以上であるため、仮説検定の帰無仮説を棄却できなくなります。
正しいテスト
右翼仮説検定で t スコア1.87および df = 24に関連付けられた p 値を見つけたいとします。
import scipy.stats #find p-value scipy.stats.t.sf(abs(1.87), df=24) 0.036865328383323424
p 値は0.0368です。有意水準 α = 0.05 を使用すると、この p 値は 0.05 未満であるため、仮説検定の帰無仮説は棄却されます。
両側検定
両側仮説検定で t スコア1.24および df = 22に関連付けられた p 値を見つけたいとします。
import scipy.stats #find p-value for two-tailed test scipy.stats.t.sf(abs(1.24), df=22)*2 0.22803901531680093
この両側の p 値を求めるには、片側の p 値を単純に 2 で乗算します。
p 値は0.2280です。有意水準 α = 0.05 を使用すると、この p 値は 0.05 以上であるため、仮説検定の帰無仮説を棄却できなくなります。
関連:このオンラインのT スコアから P 値への計算ツールを使用して、p 値を見つけることもできます。