Python ရှိ t ရမှတ်မှ p တန်ဖိုးကို ဘယ်လိုရှာမလဲ။

မကြာခဏဆိုသလို ကိန်းဂဏန်းများအရ ကျွန်ုပ်တို့သည် သီအိုရီစမ်းသပ်မှု မှထွက်ပေါ်လာသော အချို့သော t-score နှင့်ဆက်စပ်သော p-value ကို ဆုံးဖြတ်လိုကြသည်။ ဤ p-value သည် အချို့သော အရေးပါမှုအဆင့်အောက်တွင် ရှိနေပါက၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ယူဆချက်စမ်းသပ်မှု၏ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်နိုင်ပါသည်။

Python တွင် t-score နှင့် ဆက်စပ်နေသည့် p တန်ဖိုးကို ရှာဖွေရန်၊ အောက်ပါ syntax ကိုအသုံးပြုသည့် scipy.stats.t.sf() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

scipy.stats.t.sf(abs(x), df)

ရွှေ-

• x: ရမှတ် t
• df- လွတ်လပ်မှုဒီဂရီ

အောက်ဖော်ပြပါနမူနာများသည် ဘယ်ဘက်ခြမ်းစမ်းသပ်မှုတစ်ခုအတွက် t-score နှင့်ဆက်စပ်နေသည့် p-value ကို မည်သို့ရှာဖွေရမည်ကို သရုပ်ဖော်ထားသည်။

ဝဲစမ်း

ဘယ်ဘက်ယူဆချက်စမ်းသပ်မှုတွင် t-score -0.77 နှင့် df = 15 နှင့်ဆက်စပ်နေသည့် p-value ကို ရှာလိုသည်ဆိုပါစို့။

 import scipy.stats

#find p-value
scipy.stats.t.sf(abs(-.77), df=15)

0.2266283049085413

p-value သည် 0.2266 ဖြစ်သည်။ အကယ်၍ ကျွန်ုပ်တို့သည် α = 0.05 ၏ အရေးပါမှုအဆင့်ကို အသုံးပြုပါက၊ ဤ p-value သည် 0.05 ထက်မနည်းသောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ hypothesis test ၏ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ရန်ပျက်ကွက်မည်ဖြစ်ပါသည်။

ညာစမ်း

ညာဘက်တောင်ပံ အယူအဆ စမ်းသပ်မှုတွင် t-score 1.87 နှင့် df = 24 နှင့် ဆက်စပ်နေသော p-value ကို ရှာလိုသည်ဆိုပါစို့။

 import scipy.stats

#find p-value
scipy.stats.t.sf(abs(1.87), df=24)

0.036865328383323424

p-တန်ဖိုးသည် 0.0368 ဖြစ်သည်။ အကယ်၍ ကျွန်ုပ်တို့သည် α = 0.05 ၏ အရေးပါမှုအဆင့်ကို အသုံးပြုပါက၊ ဤ p-value သည် 0.05 ထက်နည်းသောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ hypothesis test ၏ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်မည်ဖြစ်ပါသည်။

နှစ်ဖက်စမ်းသပ်

အမြီးနှစ်ပိုင်း သီအိုရီစမ်းသပ်မှုတစ်ခုတွင် t-score 1.24 နှင့် df = 22 တို့၏ p-value ကို ရှာလိုသည်ဆိုပါစို့။

 import scipy.stats

#find p-value for two-tailed test
scipy.stats.t.sf(abs(1.24), df=22)*2

0.22803901531680093

ဤနှစ်ဘက် p-တန်ဖိုးကိုရှာရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် တစ်ဖက်သတ် p-တန်ဖိုးကို နှစ်ချက်ဖြင့် မြှောက်လိုက်ရုံပင်။

p-တန်ဖိုးသည် 0.2280 ဖြစ်သည်။ အကယ်၍ ကျွန်ုပ်တို့သည် α = 0.05 ၏ အရေးပါမှုအဆင့်ကို အသုံးပြုပါက၊ ဤ p-value သည် 0.05 ထက်မနည်းသောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ hypothesis test ၏ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ရန်ပျက်ကွက်မည်ဖြစ်ပါသည်။

ဆက်စပ်မှု- p-တန်ဖိုးများကိုရှာဖွေရန် ဤအွန်လိုင်း T-score မှ P-value ဂဏန်းတွက်စက် ကိုလည်း သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။