Python で臨界値 t を見つける方法

t 検定を実行するたびに、検定統計量が得られます。 t 検定の結果が統計的に有意かどうかを判断するには、検定統計量を臨界値 Tと比較します。検定統計量の絶対値が臨界値 T より大きい場合、検定結果は統計的に有意です。

臨界値 T は、 t 分布表または統計ソフトウェアを使用して見つけることができます。

T の臨界値を見つけるには、以下を指定する必要があります。

• 有意水準 (一般的な選択は 0.01、0.05、および 0.10)
• 自由度

これら 2 つの値を使用して、検定統計量と比較する重要な T 値を決定できます。

Python で臨界値 T を見つける方法

Python で臨界値 T を見つけるには、次の構文を使用するscipy.stats.t.ppf() 関数を使用できます。

scipy.stats.t.ppf(q, df)

金：

• q:使用する重要度
• 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 の臨界値を見つける方法を示しています。

左のテスト

有意水準 0.05、自由度 = 22 の左検定の臨界値 T を見つけたいとします。

 import scipy.stats

#find T critical value
scipy.stats.t.ppf(q=.05,df=22)

-1.7171

T の臨界値は-1.7171です。したがって、テスト統計量がこの値より小さい場合、テスト結果は統計的に有意です。

正しいテスト

有意水準 0.05、自由度 = 22 の右極値検定の臨界値 T を見つけたいとします。

 import scipy.stats

#find T critical value
scipy.stats.t.ppf(q=1-.05,df=22)

1.7171

T の臨界値は1.7171です。したがって、テスト統計量がこの値より大きい場合、テスト結果は統計的に有意です。

両側検定

有意水準 0.05、自由度 = 22 の両側検定の臨界値 T を見つけたいとします。

 import scipy.stats

#find T critical value
scipy.stats.t.ppf(q=1-.05/2,df=22)

2.0739

両側検定を実行するたびに、2 つの重要な値が存在します。この場合、T の臨界値は2.0739と-2.0739です。したがって、検定統計量が -2.0739 未満であるか、2.0739 より大きい場合、検定結果は統計的に有意です。