利用python库stats进行t检验

​ t检验一般分为三种，分别是单样本t检验、双样本t检验和配对样本t检验。本文基于python的scipy.stats函数对每种t检验进行了介绍和实验。

1、t检验介绍

不管哪一种t检验，都有如下的基本前提条件：

1. 样本数据符合正态分布
2. 各个样本之间是独立的

步骤：

1. 提出原假设和备择假设
2. 构造t统计量
3. 计算t统计量
4. 对于获得的p值进行分析，p大于0.05则接受原假设，反之接受备择假设

2、 单样本t检验

应用场景：对某个样本的均值进行检验，比较是否和整体的均值(本身定）是否存在差别。

原假设和备择假设：

​

例如，我获取了50个中国人的身高（随机生成均值为1.5m的50个数据），想比较当前样本的平均身高和中国人的平均身高(1.7m）是否存在差别。按道理来讲应该是存在差别的，由于一个是1.5,一个是1.7。

实现：使用ttest_1samp函数实现，第一个参数为样本数据，第二个参数为整体均值。代码以下：

from scipy.stats import ttest_1samp
from scipy import stats

rvs = stats.norm.rvs(loc=1.5, scale=1, size=(50)) 				#生成均值为1.5，标准差为1的样本
t, p = ttest_1samp(rvs, 1.7)							#进行单样本t检验

最终获得：

out：t =  -0.29277920321046647   p =   0.7709272063776454

p值大于0.05，说明咱们不能拒绝原假设(即认为样本均值和整体均值没有显著差别)，说明样本的身高均值能够认为是1.7m。之因此获得这样的结果可能因为咱们的样本数目太少，还有就是生成的数据1.5和1.7过于的接近。因此咱们再进行一组实验来讲明，将随机数的均值改成2.5。

rvs = stats.norm.rvs(loc=2.5, scale=1, size=(50)) 				#生成均值为1.5，标准差为1的样本
t, p = ttest_1samp(rvs, 1.7)							#进行单样本t检验，返回对应的t值和p值

获得：

out：t =  5.333243665065403  p =  2.4443516254546488e-06

此时p小于0.05，咱们能够拒绝原假设(即认为样本均值和整体均值有显著差别)，说明样自己高的均值不能够认为是1.7m。并且由于2.5是大于1.7的，最终获得的t也是一个正数。

3、独立样本t检验(双样本t检验)

应用场景：是针对两组不相关样本（各样本量能够相等也能够不相等），检验它们在均值之间的差别。对于该检验方法而言，咱们首先要肯定两个整体的方差是否相等，若是不等，先利用levene检验，检验两整体是否具备方差齐性。

原假设和备择假设：

例如，我想检验A公司销售额的均值和B公司销售额的均值是否存在差别。

实现：使用stats.levene检验方差是否相等，再使用stats.ttest_ind进行独立样本t检验，代码以下：

A = stats.norm.rvs(loc=1, scale=1, size=(100))		 #生成A公司的销售额
B = stats.norm.rvs(loc=3, scale=1, size=(100))		 #生成B公司的销售额
stats.levene(A, B)					 #进行levene检验

out:LeveneResult(statistic=0.8054648213132949, pvalue=0.37055445629183437)

获得的p值大于0.05，说明知足方差相等。使用ttest_ind函数进行独立样本t检验，函数的最后一个参数为判断两个样本的方差是否相同，若是不一样，设为False进行独立样本t检验。

stats.ttest_ind(A,B,equal_var=True)				#进行独立样本t检验

out：Ttest_indResult(statistic=-15.25297417258199, pvalue=2.993305057567317e-35)

检验结果显示p远小于0.05，咱们拒绝原假设，即认为A公司和B公司的销售额均值存在显著差别

4、配对t检验

应用场景：是针对同一组样本在不一样场景下均值之间的差别。检验的是两配对样本差值的均值是否等于0，若是等于0，则认为配对样本之间的均值没有差别，不然存在差别。

原假设和备择假设：

例如，咱们有A公司今年的销售额以及去年的销售额，来判断今年和去年的销售额均值之间是否有差别。与独立样本t检验相比，配对样本T检验要求样本是配对的，两个样本的样本量要相同。

实现：能够选择单样本t检验的ttest_1samp函数(两组样本的差别为输入），也能够直接选择实现配对样本t检验的ttest_rel函数（两组样本做为输入)。代码以下：

A0 = stats.norm.rvs(loc=1, scale=1, size=(100))		 	 #生成去年的销售额
A1 = stats.norm.rvs(loc=1.5, scale=1, size=(100))		 #生成今年的销售额

# 计算两年销售额之间的差值
diff = A0-A1
# 使用ttest_1samp函数计算配对样本的t统计量
stats.ttest_1samp(diff)
out:
Ttest_1sampResult(statistic=13.983206457471795, pvalue=1.1154473504425075e-14)

# 使用ttest_rel函数计算配对样本的t统计量
stats.ttest_rel(A0,A1)
out:
Ttest_relResult(statistic=-4.731625986009621, pvalue=7.412846164679422e-06)

可见，用哪一个函数最终获得的t和p值都是相同的。对于这个问题，p值小于0.05，认为两年的销售额存在显著差别。