scipy 执行平等 t 检验

Question

我正在尝试执行 t 检验以确定两个数据样本的均值是否相等。我知道我需要用差异的原假设进行 t 检验并拒绝它：

$$ H_0 = | \mu_1 - \mu_2| > \delta $$

$$ H_a = | \mu_1 - \mu_2| < \delta $$

我知道 scipy 有 ttest_ind 但这个测试假设相等，所以它对我不起作用。

有什么办法可以直接用scipy进行这个测试吗？或如何做到这一点？

找到几个需要推导方程和使用t分布表的例子。我正在寻找一种解决方案，使用 scipy 或其他包中的内置统计函数来减少验证工作。

Answer 1

是的，您可以使用 scipy.stats.ttest_ind 执行双样本 t 检验以确定两个样本的均值是否显着不同。但是，此测试假设两个样本的方差相等。

如果你不想假设方差相等，你可以使用 scipy.stats.ttest_ind 和参数 equal_var=False。这将执行 Welch 的 t 检验，它不假设方差相等。

举个例子：

from scipy.stats import ttest_ind

# Generate two samples of data
sample1 = [1, 2, 3, 4, 5]
sample2 = [2, 4, 6, 8, 10]

# Perform Welch's t-test with unequal variances
t_statistic, p_value = ttest_ind(sample1, sample2, equal_var=False)

# Print the results
print("t-statistic:", t_statistic)
print("p-value:", p_value)

本例中，零假设是两个样本的均值相等，备择假设是不相等。输出将为您提供 t 统计量和 p 值。如果 p 值小于您选择的显着性水平，您可以拒绝零假设并得出均值显着不同的结论。