Python で 1 サンプルの t 検定を実行する方法

1 サンプルの t 検定は、母集団の平均が特定の値に等しいかどうかを判断するために使用されます。

このチュートリアルでは、Python で 1 サンプルの t 検定を実行する方法を説明します。

例: Python での t テストの例

植物学者が、特定の種の植物の平均高さが 15 インチに等しいかどうかを知りたいとします。彼女は 12 本の植物から無作為にサンプルを採取し、それぞれの高さをインチ単位で記録しました。

次の手順を使用して 1 サンプルの t 検定を実行し、この植物種の平均高さが実際に 15 インチであるかどうかを判断します。

ステップ 1: データを作成します。

まず、12 個の植物の測定値を含むテーブルを作成します。

 data = [14, 14, 16, 13, 12, 17, 15, 14, 15, 13, 15, 14]

ステップ 2: 1 サンプルの t 検定を実行します。

次に、scipy.stats ライブラリのttest_1samp() 関数を使用して、次の構文を使用するサンプル t 検定を実行します。

ttest_1samp(a、ポップ平均)

金：

• a:サンプル観察の表
• Popmean:母集団の期待平均値

特定の例でこの関数を使用する方法は次のとおりです。

 import scipy.stats as stats

#perform one sample t-test
stats.ttest_1samp(a=data, popmean=15)

(statistic=-1.6848, pvalue=0.1201)

t 検定統計量は-1.6848で、対応する両側 p 値は0.1201です。

ステップ 3: 結果を解釈します。

特定のサンプルに対するこの t 検定の 2 つの仮説は次のとおりです。

H ₀ : μ = 15 (この植物種の平均高さは 15 インチ)

H _A : μ ≠15 (平均身長は 15 インチではありません)

検定の p 値(0.1201)は alpha = 0.05 より大きいため、検定の帰無仮説を棄却できません。この特定の種の植物の平均高さが 15 インチ以外であると言える十分な証拠はありません。

追加リソース

Python で 2 サンプル T 検定を実行する方法
Python で対応のあるサンプルの T 検定を実行する方法