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。