Как найти критическое значение t в python

Каждый раз, когда вы проводите t-тест, вы получаете статистику теста. Чтобы определить, являются ли результаты t-теста статистически значимыми, вы можете сравнить статистику теста с критическим значением T. Если абсолютное значение статистики теста больше критического значения T, то результаты теста являются статистически значимыми.

Критическое значение T можно найти с помощью таблицы распределения t или с помощью статистического программного обеспечения.

Чтобы найти критическое значение Т, необходимо указать:

• Уровень значимости (обычно выбирают 0,01, 0,05 и 0,10).
• Степени свободы

Используя эти два значения, вы можете определить критическое значение T для сравнения со статистикой теста.

Как найти критическое значение T в Python

Чтобы найти критическое значение T в Python, вы можете использовать функцию scipy.stats.t.ppf() , которая использует следующий синтаксис:

scipy.stats.t.ppf(q, df)

Золото:

• q: Уровень значимости для использования
• df : Степени свободы

Следующие примеры иллюстрируют, как найти критическое значение T для левостороннего, правостороннего и двустороннего критериев.

Левый тест

Предположим, мы хотим найти критическое значение T для левого теста с уровнем значимости 0,05 и степенями свободы = 22:

 import scipy.stats

#find T critical value
scipy.stats.t.ppf(q=.05,df=22)

-1.7171

Критическое значение Т составляет -1,7171 . Таким образом, если статистика теста меньше этого значения, результаты теста статистически значимы.

Правильный тест

Предположим, мы хотим найти критическое значение T для правого крайнего теста с уровнем значимости 0,05 и степенями свободы = 22:

 import scipy.stats

#find T critical value
scipy.stats.t.ppf(q=1-.05,df=22)

1.7171

Критическое значение Т составляет 1,7171 . Таким образом, если статистика теста превышает это значение, результаты теста являются статистически значимыми.

Двусторонний тест

Предположим, мы хотим найти критическое значение T для двустороннего теста с уровнем значимости 0,05 и степенями свободы = 22:

 import scipy.stats

#find T critical value
scipy.stats.t.ppf(q=1-.05/2,df=22)

2.0739

Каждый раз, когда вы выполняете двусторонний тест, будут два критических значения. В данном случае критические значения Т составляют 2,0739 и -2,0739 . Таким образом, если статистика теста меньше -2,0739 или больше 2,0739, результаты теста статистически значимы.