Python에서 쌍체 표본 t-검정을 수행하는 방법

쌍표본 t-검정은 한 표본의 각 관측치가 다른 표본의 관측치와 연관될 수 있는 경우 두 표본의 평균을 비교하는 데 사용됩니다.

이 튜토리얼에서는 Python에서 쌍을 이루는 샘플 t-테스트를 수행하는 방법을 설명합니다.

예: Python의 쌍체 샘플 T 테스트

특정 커리큘럼이 특정 시험에서 학생들의 성적에 중요한 영향을 미치는지 알고 싶다고 가정해 보겠습니다. 이를 테스트하기 위해 우리는 한 학급의 15명의 학생에게 사전 테스트를 요청합니다. 그런 다음 각 학생들에게 2주 동안 커리큘럼에 참여하게 합니다. 그런 다음 학생들은 비슷한 난이도의 시험을 다시 치릅니다.

첫 번째 테스트와 두 번째 테스트의 평균 점수 차이를 비교하기 위해 각 학생에 대해 첫 번째 테스트 점수가 두 번째 테스트 점수와 연관될 수 있기 때문에 대응 표본 t-테스트를 사용합니다.

Python에서 쌍을 이루는 샘플 t-테스트를 수행하려면 다음 단계를 완료하세요.

1단계: 데이터를 생성합니다.

먼저 사전 및 사후 테스트 점수를 포함하는 두 개의 테이블을 만듭니다.

 pre = [88, 82, 84, 93, 75, 78, 84, 87, 95, 91, 83, 89, 77, 68, 91]
post = [91, 84, 88, 90, 79, 80, 88, 90, 90, 96, 88, 89, 81, 74, 92]

2단계: 쌍을 이루는 표본 T-검정을 수행합니다.

다음으로, scipy.stats 라이브러리의 ttest_rel() 함수를 사용하여 다음 구문을 사용하는 쌍 샘플 t-테스트를 수행합니다.

test_rel(a, b)

금:

• a: 그룹 1의 샘플 관찰 표
• b: 그룹 2의 샘플 관찰 표

구체적인 예에서 이 함수를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

 import scipy.stats as stats

#perform the paired samples t-test
stats.ttest_rel(pre, post)

(statistic=-2.9732, pvalue=0.0101)

검정 통계량은 -2.9732 이고 해당 양측 p-값은 0.0101 입니다.

3단계: 결과를 해석합니다.

이 예에서 쌍체 표본 t-검정은 다음과 같은 귀무 가설과 대립 가설을 사용합니다.

H ₀ : 사전검사와 사후검사의 평균점수가 동일하다

H _A : 사전검사와 사후검사의 평균점수가 동일 하지 않습니다.

p-값( 0.0101 )이 0.05보다 작으므로 귀무가설을 기각합니다. 우리는 학습 프로그램에 참여하기 전과 후에 학생들의 실제 평균 시험 점수가 다르다고 말할 수 있는 충분한 증거를 가지고 있습니다.