Як виконати t-тест парних зразків у python

Т-критерій для парних вибірок використовується для порівняння середніх значень двох вибірок, коли кожне спостереження в одній вибірці можна пов’язати зі спостереженням в іншій вибірці.

Цей підручник пояснює, як виконати t-тест парних зразків у Python.

Приклад: парні зразки T Test у Python

Припустімо, ми хочемо знати, чи певний навчальний план має значний вплив на успішність студентів на певному іспиті. Щоб перевірити це, ми просимо 15 учнів у класі пройти попередній тест. Тоді ми маємо кожного зі студентів брати участь у навчальній програмі протягом двох тижнів. Потім студенти повторно складають тест подібної складності.

Щоб порівняти різницю між середніми балами за перший і другий тести, ми використовуємо t-критерій парних зразків, оскільки для кожного студента їхній бал за перший тест можна пов’язати з його балом за другий тест.

Виконайте наступні кроки, щоб виконати t-тест парних зразків у Python.

Крок 1: Створіть дані.

Спочатку ми створимо дві таблиці, які будуть містити бали до і після іспиту:

 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]

Крок 2: Виконайте Т-тест для парних зразків.

Далі ми використаємо функцію ttest_rel() із бібліотеки scipy.stats, щоб виконати t-тест парних зразків, який використовує такий синтаксис:

test_rel(a, b)

золото:

• а: таблиця вибіркових спостережень з групи 1
• б: таблиця вибіркових спостережень з групи 2

Ось як використовувати цю функцію в нашому конкретному прикладі:

 import scipy.stats as stats

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

(statistic=-2.9732, pvalue=0.0101)

Статистика тесту становить -2,9732 , а відповідне двобічне значення p становить 0,0101 .

Крок 3: Інтерпретація результатів.

У цьому прикладі t-критерій парних вибірок використовує такі нульові та альтернативні гіпотези:

H ₀ : Середні результати до і після тесту рівні

H _A : Середні результати перед тестом і після тесту не однакові

Оскільки p-значення ( 0,0101 ) менше 0,05, ми відхиляємо нульову гіпотезу. Ми маємо достатньо доказів, щоб стверджувати, що справжній середній тестовий бал різний для студентів до та після участі в програмі навчання.