Python の t 検定手法

Python は強力なプログラミング言語であり、t 検定は 2 つのデータ セット間の差異を比較するために一般的に使用される統計手法です。 Python には、t 検定の実行に役立つツールやテクニックが多数あります。この記事では、主なヒントと基本的な手順について説明します。

t 検定とは何ですか?

t 検定は、2 つのデータ セットの平均の差を比較するために使用される統計手法です。データサンプルが母集団と大きく異なっているかどうかを分析します。実際の応用では、t 検定は通常、2 つのサンプルの平均値の間に有意な差があるかどうか、およびサンプル平均が母集団平均と有意に異なるかどうかを検定するために使用されます。 Python では、scipy ライブラリの ttest モジュールを使用して t テストを実装できます。

ステップ 1: データの準備とインポート

t 検定を実行する前に、データを準備してインポートする必要があります。 Python では、pandas ライブラリを使用してデータを読み取り、処理できます。 Pandas は、データを処理および操作するための便利な関数とメソッドを多数提供するデータ分析ライブラリです。一般的に使用されるパンダの関数とメソッドを次に示します。

• read_csv(): csv 形式でデータ ファイルを読み取るために使用されます
• head(): 最初の N データ レコードを返します
• tail(): 最後の N データ レコードを返します。
• describe(): データの基本的な統計記述情報を返します。
• groupby(): 指定されたデータに従ってデータをグループ化します。 column
• agg(): グループ化されたデータに対する集計操作

たとえば、次のコードを使用して csv ファイルを読み取ることができます:

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

ステップ 2: T 値と p 値の計算

Python では、scipy ライブラリの ttest_ind() 関数を使用して、t 値と p 値を計算できます。 ttest_ind() 関数は、2 つの独立したサンプルの平均値に有意な差があるかどうかを比較するために使用されます。この関数では、2 つのサンプル データ配列を指定し、equal_var パラメーターを True または False に設定して、2 つのサンプルの分散が等しいと仮定するかどうかを決定する必要があります。 equal_var パラメータが指定されていない場合、デフォルトは True になります。関数が評価されると、t 値と p 値を含むタプルが返されます。たとえば、次のコードを使用して、2 つのサンプルの平均値に有意な差があるかどうかを比較できます。

from scipy.stats import ttest_ind

# 比较两个样本的均值是否有显著性差异
t, p = ttest_ind(data1, data2, equal_var = False)

ステップ 3: 結果を解釈する

t 値と p を取得した後値の解釈が必要です。通常は、p 値に基づいて差が有意であるかどうかを判断します。 p 値が所定の有意水準 (通常は 0.05) より小さい場合、その差は有意であると見なすことができ、それ以外の場合、差は有意ではありません。さらに、t 値が正の場合は、最初のサンプルの平均が 2 番目のサンプルの平均より大きいことを意味し、t 値が負の場合は、最初のサンプルの平均が平均より小さいことを意味します2番目のサンプルの。たとえば、次のコードを使用して結果を解釈できます。

if p < 0.05:
    print("差异显著")
else:
    print("差异不显著")

if t > 0:
    print("第一个样本的均值大于第二个样本的均值")
else:
    print("第一个样本的均值小于第二个样本的均值")

要約

t 検定は、2 つのデータ セット間の差異を比較するために使用される一般的な統計手法です。 Python では、scipy ライブラリの ttest モジュールを使用して t テストを実装できます。主な手順には、データの準備とインポート、t 値と p 値の計算、結果の解釈が含まれます。実際のアプリケーションでは、特定の状況に応じて適切なサンプルとパラメータを選択し、正しい仮説検証を行う必要があります。

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