Como encontrar um valor p de uma pontuação t em python

Muitas vezes, em estatística, queremos determinar o valor p associado a um determinado escore t resultante de um teste de hipótese . Se este valor p estiver abaixo de um certo nível de significância, podemos rejeitar a hipótese nula do nosso teste de hipótese.

Para encontrar o valor p associado a uma pontuação t em Python, podemos usar a função scipy.stats.t.sf() , que usa a seguinte sintaxe:

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

Ouro:

• x: a pontuação t
• df: Graus de liberdade

Os exemplos a seguir ilustram como encontrar o valor p associado a uma pontuação t para um teste do lado esquerdo, um teste do lado direito e um teste bicaudal.

Teste esquerdo

Suponha que queremos encontrar o valor p associado a um escore t de -0,77 e df = 15 em um teste de hipótese à esquerda.

 import scipy.stats

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

0.2266283049085413

O valor p é 0,2266 . Se utilizarmos um nível de significância de α = 0,05, não conseguiremos rejeitar a hipótese nula do nosso teste de hipótese porque este valor p não é inferior a 0,05.

Teste certo

Suponha que queremos encontrar o valor p associado a um escore t de 1,87 e df = 24 em um teste de hipótese de direita.

 import scipy.stats

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

0.036865328383323424

O valor p é 0,0368 . Se usarmos um nível de significância de α = 0,05, rejeitaríamos a hipótese nula do nosso teste de hipótese porque esse valor p é menor que 0,05.

Teste bilateral

Suponha que queiramos encontrar o valor p associado a um escore t de 1,24 e df = 22 em um teste de hipótese bicaudal.

 import scipy.stats

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

0.22803901531680093

Para encontrar esse valor p bilateral, simplesmente multiplicamos o valor p unilateral por dois.

O valor p é 0,2280 . Se utilizarmos um nível de significância de α = 0,05, não conseguiremos rejeitar a hipótese nula do nosso teste de hipótese porque este valor p não é inferior a 0,05.

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