วิธีดำเนินการตัวอย่าง t-test แบบจับคู่ใน python

การทดสอบทีแบบจับคู่ตัวอย่าง ใช้เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสองตัวอย่าง เมื่อการสังเกตแต่ละครั้งในตัวอย่างหนึ่งสามารถเชื่อมโยงกับการสังเกตในอีกตัวอย่างหนึ่งได้

บทช่วยสอนนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทดสอบตัวอย่างแบบจับคู่ใน Python

ตัวอย่าง: การทดสอบ T ตัวอย่างที่จับคู่ใน Python

สมมติว่าเราต้องการทราบว่าหลักสูตรหนึ่งๆ มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อผลการเรียนของนักเรียนในการสอบนั้นๆ หรือไม่ เพื่อทดสอบสิ่งนี้ เราขอให้นักเรียน 15 คนในชั้นเรียนทำแบบทดสอบล่วงหน้า จากนั้นให้นักเรียนแต่ละคนมีส่วนร่วมในหลักสูตรเป็นเวลาสองสัปดาห์ จากนั้นให้นักเรียนทำแบบทดสอบความยากที่คล้ายกันอีกครั้ง

เพื่อเปรียบเทียบความแตกต่างระหว่างคะแนนเฉลี่ยของการทดสอบครั้งแรกและครั้งที่สอง เราใช้ตัวอย่าง t-test ที่จับคู่กัน เนื่องจากสำหรับนักเรียนแต่ละคน คะแนนในการทดสอบครั้งแรกสามารถเชื่อมโยงกับคะแนนในการทดสอบครั้งที่สองได้

ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ให้เสร็จสิ้นเพื่อทำการทดสอบตัวอย่างแบบจับคู่ใน Python

ขั้นตอนที่ 1: สร้างข้อมูล

ขั้นแรก เราจะสร้างตารางสองตารางเพื่อรวบรวมคะแนนก่อนและหลังการทดสอบ:

 pre = [88, 82, 84, 93, 75, 78, 84, 87, 95, 91, 83, 89, 77, 68, 91]
post = [91, 84, 88, 90, 79, 80, 88, 90, 90, 96, 88, 89, 81, 74, 92]

ขั้นตอนที่ 2: ทำการทดสอบ T-test ตัวอย่างที่จับคู่กัน

ต่อไป เราจะใช้ ฟังก์ชัน ttest_rel() จากไลบรารี scipy.stats เพื่อทำการทดสอบ t-test แบบจับคู่ ซึ่งใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้:

test_rel(ก, ข)

ทอง:

• ก: ตารางตัวอย่างการสังเกตจากกลุ่มที่ 1
• b: ตารางตัวอย่างการสังเกตจากกลุ่มที่ 2

ต่อไปนี้คือวิธีใช้ฟังก์ชันนี้ในตัวอย่างเฉพาะของเรา:

 import scipy.stats as stats

#perform the paired samples t-test
stats.ttest_rel(pre, post)

(statistic=-2.9732, pvalue=0.0101)

สถิติการทดสอบคือ -2.9732 และค่า p-value สองด้านที่สอดคล้องกันคือ 0.0101

ขั้นตอนที่ 3: ตีความผลลัพธ์

ในตัวอย่างนี้ การทดสอบทีตัวอย่างที่จับคู่กันจะใช้สมมติฐานว่างและสมมุติฐานทางเลือกต่อไปนี้:

H ₀ : คะแนนสอบก่อนและหลังสอบเฉลี่ยเท่ากัน

_HA : คะแนนสอบก่อนและหลังสอบเฉลี่ย ไม่ เท่ากัน

เนื่องจากค่า p ( 0.0101 ) น้อยกว่า 0.05 เราจึงปฏิเสธสมมติฐานว่าง เรามีหลักฐานเพียงพอที่จะบอกว่าคะแนนสอบเฉลี่ยที่แท้จริงแตกต่างกันสำหรับนักเรียนก่อนและหลังเข้าร่วมโปรแกรมการศึกษา