Python တွင် sample & z test examples နှစ်ခုကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း

Python တွင် နမူနာတစ်ခုနှင့် ဥပမာ z စမ်းသပ်မှုနှစ်ခုကို လုပ်ဆောင်ရန် statsmodels package မှ ztest() လုပ်ဆောင်ချက်ကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကိုအသုံးပြုသည်-

 statsmodels. stats . weightstats . ztest ( x1 , x2 = None , value = 0 )

ရွှေ-

• x1 : ပထမနမူနာ၏တန်ဖိုးများ
• x2 : ဒုတိယနမူနာအတွက် တန်ဖိုးများ (ဥပမာ z စမ်းသပ်မှုနှစ်ခု လုပ်ဆောင်နေပါက)
• တန်ဖိုး : သုညအောက်ဆိုလိုသည် (နမူနာတစ်ခုတွင်) သို့မဟုတ် အဓိပ္ပါယ်ကွာခြားချက် (နမူနာနှစ်ခုအတွက်)

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ 1- Python ရှိ Z စမ်းသပ်မှု ဥပမာ

လူအချို့၏ IQ ကို ပုံမှန်အားဖြင့် µ = 100 နှင့် စံသွေဖည်မှု σ = 15 ဖြင့် ဖြန့်ဝေသည်ဆိုပါစို့။

သုတေသီတစ်ဦးသည် ဆေးဝါးအသစ်သည် IQ အဆင့်ကို သက်ရောက်မှုရှိမရှိ သိလိုသည်။ ထို့ကြောင့် ၎င်းကို စမ်းသပ်ရန် လူနာ 20 ကို ခေါ်ယူပြီး ၎င်းတို့၏ IQ အဆင့်ကို မှတ်တမ်းတင်ခဲ့သည်။

ဆေးဝါးအသစ်သည် IQ အဆင့်ကို သိသာထင်ရှားစွာ ခြားနားစေခြင်း ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အောက်ပါကုဒ်သည် Python တွင် နမူနာ z-test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ပြသသည်-

 from statsmodels. stats . weightstats import ztest as ztest

#enter IQ levels for 20 patients
data = [88, 92, 94, 94, 96, 97, 97, 97, 99, 99,
        105, 109, 109, 109, 110, 112, 112, 113, 114, 115]

#perform one sample z-test
ztest(data, value= 100 )

(1.5976240527147705, 0.1101266701438426)

နမူနာ z test အတွက် စမ်းသပ်မှု ကိန်းဂဏန်းသည် 1.5976 ဖြစ်ပြီး သက်ဆိုင်ရာ p-value သည် 0.1101 ဖြစ်သည်။

ဤ p-value သည် 0.05 ထက်မနည်းသောကြောင့်၊ null hypothesis ကိုငြင်းပယ်ရန် လုံလောက်သောအထောက်အထားမရှိပါ။ တစ်နည်းဆိုရသော် ဆေးဝါးအသစ်သည် IQ အဆင့်ကို သိသိသာသာ သက်ရောက်မှုမရှိပါ။

ဥပမာ 2- Python ရှိ Z Test နမူနာနှစ်ခု

မတူညီသောမြို့နှစ်မြို့ရှိ လူတစ်ဦးချင်းအကြား IQ အဆင့်ကို ပုံမှန်အားဖြင့် သိရှိထားသော စံသွေဖည်မှုများဖြင့် ဖြန့်ဝေသည်ဟု ယူဆပါ။

မြို့တော် A နှင့် မြို့ B တွင် လူတစ်ဦးချင်းကြား ပျမ်းမျှ IQ အဆင့် ကွာခြားမှုရှိမရှိ သုတေသီတစ်ဦး သိလိုသည်။ ထို့ကြောင့် သူမသည် မြို့တစ်ခုစီမှ လူ 20 ဦး၏ ရိုးရှင်းသော ကျပန်းနမူနာကို ရွေးချယ်ကာ ၎င်းတို့၏ IQ အဆင့်များကို မှတ်တမ်းတင်သည်။

အောက်ဖော်ပြပါ ကုဒ်သည် မြို့နှစ်မြို့ကြားရှိ ပျမ်းမျှ IQ အဆင့် ကွာခြားမှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် Python တွင် နမူနာနှစ်ခု z-test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ပြသသည်-

 from statsmodels. stats . weightstats import ztest as ztest

#enter IQ levels for 20 individuals from each city
cityA = [82, 84, 85, 89, 91, 91, 92, 94, 99, 99,
         105, 109, 109, 109, 110, 112, 112, 113, 114, 114]

cityB = [90, 91, 91, 91, 95, 95, 99, 99, 108, 109,
         109, 114, 115, 116, 117, 117, 128, 129, 130, 133]

#perform two sample z-test
ztest(cityA, cityB, value= 0 ) 

(-1.9953236073282115, 0.046007596761332065)

z စမ်းသပ်မှု နမူနာနှစ်ခုအတွက် စမ်းသပ်ကိန်းဂဏန်းမှာ -1.9953 ဖြစ်ပြီး သက်ဆိုင်ရာ p-value သည် 0.0460 ဖြစ်သည်။

ဤ p-value သည် 0.05 ထက်နည်းသောကြောင့်၊ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ရန် လုံလောက်သော အထောက်အထားရှိသည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် ပျမ်းမျှ IQ အဆင့်သည် မြို့နှစ်မြို့ကြားတွင် သိသိသာသာ ကွာခြားပါသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် Python တွင် အခြားသော ဘုံကိန်းဂဏန်းစမ်းသပ်မှုများကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Python တွင် နမူနာ T-Test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
Python တွင်နမူနာနှစ်ခု T Test ကိုမည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
Python တွင် Paired Samples T-Test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။