Python'da eşleştirilmiş örnekler t-testi nasıl gerçekleştirilir

Eşleştirilmiş örnekler t-testi, bir örnekteki her gözlemin diğer örnekteki bir gözlemle ilişkilendirilebildiği durumlarda iki örneğin ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılır.

Bu eğitimde Python’da eşleştirilmiş örnekler t testinin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır.

Örnek: Python’da Eşleştirilmiş Örnekler T Testi

Belirli bir müfredatın, öğrencilerin belirli bir sınavdaki performansı üzerinde önemli bir etkisinin olup olmadığını bilmek istediğimizi varsayalım. Bunu test etmek için bir sınıftaki 15 öğrenciden ön test yapmalarını istiyoruz. Daha sonra her öğrencinin iki hafta boyunca müfredata katılmasını sağlıyoruz. Daha sonra öğrenciler benzer zorluktaki bir testi tekrar alırlar.

Birinci ve ikinci testlerdeki ortalama puanlar arasındaki farkı karşılaştırmak için eşleştirilmiş örneklem t testi kullanıyoruz çünkü her öğrencinin ilk testteki puanı, ikinci testteki puanıyla ilişkilendirilebilir.

Python’da eşleştirilmiş örnekler t-testi gerçekleştirmek için aşağıdaki adımları tamamlayın.

Adım 1: Verileri oluşturun.

Öncelikle ön ve son test puanlarını içeren iki tablo oluşturacağız:

 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]

Adım 2: Eşleştirilmiş numune T testi gerçekleştirin.

Daha sonra, aşağıdaki sözdizimini kullanan eşleştirilmiş örnekler t-testi gerçekleştirmek için scipy.stats kütüphanesindeki ttest_rel() fonksiyonunu kullanacağız:

test_rel(a, b)

Altın:

• a: grup 1’den örnek gözlemlerin tablosu
• b: grup 2’den örnek gözlemlerin tablosu

Özel örneğimizde bu fonksiyonun nasıl kullanılacağı aşağıda açıklanmıştır:

 import scipy.stats as stats

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

(statistic=-2.9732, pvalue=0.0101)

Test istatistiği -2,9732’dir ve karşılık gelen iki kuyruklu p değeri 0,0101’dir .

Adım 3: Sonuçları yorumlayın.

Bu örnekte, eşleştirilmiş örnekler t-testi aşağıdaki boş ve alternatif hipotezleri kullanır:

H ₀ : Ön test ve son test ortalamaları eşittir

H _A : Ön test ve son test ortalamaları eşit değil

P değeri ( 0,0101 ) 0,05’ten küçük olduğundan sıfır hipotezini reddediyoruz. Öğrenciler için gerçek ortalama test puanının çalışma programına katılmadan önce ve sonra farklı olduğunu söyleyecek yeterli kanıtımız var.