Как найти значение p по показателю t в python
Часто в статистике мы хотим определить значение p, связанное с определенным t-показателем, полученным в результате проверки гипотезы . Если это значение p ниже определенного уровня значимости, мы можем отклонить нулевую гипотезу нашей проверки гипотезы.
Чтобы найти значение p, связанное с t-показателем в Python, мы можем использовать функцию scipy.stats.t.sf() , которая использует следующий синтаксис:
scipy.stats.t.sf(abs(x), df)
Золото:
- x: оценка t
- df: Степени свободы
Следующие примеры иллюстрируют, как найти значение p, связанное с t-показателем для левостороннего теста, правостороннего теста и двустороннего теста.
Левый тест
Предположим, мы хотим найти значение p, связанное с t-показателем -0,77 и df = 15 в проверке левой гипотезы.
import scipy.stats #find p-value scipy.stats.t.sf(abs(-.77), df=15) 0.2266283049085413
Значение p составляет 0,2266 . Если мы используем уровень значимости α = 0,05, мы не сможем отвергнуть нулевую гипотезу нашей проверки гипотезы, поскольку это значение p не меньше 0,05.
Правильный тест
Предположим, мы хотим найти значение p, связанное с t-показателем 1,87 и df = 24 в проверке гипотезы правых.
import scipy.stats #find p-value scipy.stats.t.sf(abs(1.87), df=24) 0.036865328383323424
Значение p составляет 0,0368 . Если мы используем уровень значимости α = 0,05, мы отклоним нулевую гипотезу нашей проверки гипотезы, поскольку это значение p меньше 0,05.
Двусторонний тест
Предположим, мы хотим найти значение p, связанное с t-показателем 1,24 и df = 22 в двустороннем тесте гипотезы.
import scipy.stats #find p-value for two-tailed test scipy.stats.t.sf(abs(1.24), df=22)*2 0.22803901531680093
Чтобы найти это двустороннее значение p, мы просто умножили одностороннее значение p на два.
Значение p составляет 0,2280 . Если мы используем уровень значимости α = 0,05, мы не сможем отвергнуть нулевую гипотезу нашей проверки гипотезы, поскольку это значение p не меньше 0,05.
Связанный: Вы также можете использовать этот онлайн -калькулятор T-показателя для P-значения , чтобы найти p-значения.