Як знайти критичне значення t у python


Кожного разу, коли ви виконуєте t-тест, ви отримуєте статистику тесту. Щоб визначити, чи є результати t-критерію статистично значущими, ви можете порівняти тестову статистику з критичним значенням T. Якщо абсолютне значення тестової статистики перевищує критичне значення T, тоді результати тесту є статистично значущими.

Критичне значення T можна знайти за допомогою таблиці розподілу t або за допомогою статистичного програмного забезпечення.

Щоб знайти критичне значення T, необхідно вказати:

  • Рівень значущості (звичайні варіанти: 0,01, 0,05 і 0,10)
  • Ступені свободи

Використовуючи ці два значення, ви можете визначити критичне значення T для порівняння з тестовою статистикою.

Як знайти критичне значення T у Python

Щоб знайти критичне значення T у Python, ви можете скористатися функцією scipy.stats.t.ppf() , яка використовує такий синтаксис:

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

золото:

  • q: рівень значущості для використання
  • df : Ступені свободи

Наступні приклади ілюструють, як знайти критичне значення T для лівостороннього тесту, правостороннього тесту та двобічного тесту.

Ліва перевірка

Припустимо, ми хочемо знайти критичне значення T для лівого тесту з рівнем значущості 0,05 і ступенями свободи = 22:

 import scipy.stats

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

-1.7171

Критичне значення T становить -1,7171 . Отже, якщо статистика тесту менша за це значення, результати тесту є статистично значущими.

Правильний тест

Припустимо, ми хочемо знайти критичне значення T для правого крайнього тесту з рівнем значущості 0,05 і ступенями свободи = 22:

 import scipy.stats

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

1.7171

Критичне значення T становить 1,7171 . Отже, якщо статистика тесту більша за це значення, результати тесту є статистично значущими.

Двосторонній тест

Припустимо, ми хочемо знайти критичне значення T для двобічного тесту з рівнем значущості 0,05 і ступенями свободи = 22:

 import scipy.stats

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

2.0739

Кожного разу, коли ви виконуєте двобічний тест, буде два критичних значення. У цьому випадку критичні значення T становлять 2,0739 і -2,0739 . Отже, якщо статистика тесту менша за -2,0739 або більша за 2,0739, результати тесту є статистично значущими.

Точні відомості про функцію t.ppf() дивіться в документації SciPy .

Додати коментар

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *