Python で 2 サンプルの t 検定を実行するにはどうすればよいですか?

＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃導入＃＃＃

2 サンプル t 検定を使用して 2 つのグループの平均を統計的に比較し、それらの間に有意な差があるかどうかを確認します。この検定は、連続変数に基づいて 2 つのグループが大きく異なるかどうかを判断するために、科学研究でよく使用されます。この記事では、Python の scipy.stats モジュールを使用して 2 サンプルの t 検定を実行する方法を学びます。

2 標本 T 検定を実行する

実装に進む前に、まず 2 標本 t 検定の理論的基礎を理解しましょう。この検定では、2 つのサンプル母集団が正規分布しており、分散が同様であると仮定しています。帰無仮説は 2 つのグループの平均が等しいということであり、対立仮説は 2 つのグループの平均が等しくないということです。検定統計量は、2 つのグループ間の平均の差を標準誤差の差で割ることによって計算されます。帰無仮説を棄却し、推定された t 値が臨界値を超えている場合、2 つのグループの平均値は大きく異なると結論付けます。

Python で 2 サンプルの t 検定を実行する方法を見てみましょう。 ttest_ind という関数を提供する scipy.stats モジュールが必要になります。 2 つのサンプルを表す 2 つの配列を入力として受け取り、t 値と p 値を返します。

ステップ 1: 必要なライブラリをインポートする

必要なライブラリをインポートすることが最初のステップとなります。 Python で 2 サンプルの t 検定を実行するには、NumPy ライブラリと SciPy ライブラリをインポートする必要があります。統計演算は SciPy ライブラリを使用して実行され、数学演算は NumPy ライブラリを使用して実行されました。

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ステップ 2: 変数を生成する

次に、同じ平均と標準偏差を持つ 2 つのランダムなサンプルを作成しましょう -

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ここでは、np.random.normal 関数を使用して、それぞれサイズ 100、平均 10、標準偏差 2 の 2 つのサンプルを生成します。再現可能な結果を​​保証するために、ランダム シードを 42 に設定しました。

それでは、t 検定を行ってみましょう -

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ステップ 3: 結果を解釈する

ttest_ind 関数は、t 値と p 値の 2 つの値をコード付きで返します。 t 値は 2 つのサンプル平均間の差を測定し、p 値は差の統計的有意性を測定します。

最後に、結果を出力しましょう -

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これにより、t 値と p 値が出力されます -

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このコードの t 値は小さいため、2 つのサンプルの平均はかなり同等であると結論付けることができます。 p 値が大きすぎるため、2 つの値の差は同等に有意ではありません。

t 検定では 2 つのグループの分散が等しいと仮定していることに注意してください。この仮定が崩れる場合は、等分散を仮定しない t 検定のバリエーションであるウェルチの t 検定を使用できます。 Welch の t 検定の ttest_ind_from_stats メソッドは、scipy.stats モジュールでも利用できます。 2 つのグループの平均、標準偏差、サンプル サイズがこの関数への入力となります。

Python でウェルチの t 検定を実行する方法を見てみましょう

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これにより、t 値と p 値が出力されます -

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データによると、この例の t 値は負であり、サンプル 1 の平均がサンプル 2 の平均よりわずかに低いことを示しています。ただし、p 値が非常に高い場合は、平均の差が統計的に有意ではないことを示します。

＃＃＃結論は＃＃＃

要約すると、2 サンプル t 検定は、2 つのグループの平均を比較し、それらが有意に異なっているかどうかを判断できる効果的な統計ツールです。 Python には、この記事で使用する scipy.stats モジュールなど、t 検定を実行するためのライブラリと関数が多数あります。 t 検定では、正規性や等分散などのさまざまな仮定が行われますが、これらは検定を実行する前に検証する必要があります。さらに、結果を解釈する際には、検討中の特定の研究課題と研究の限界を常に考慮する必要があります。

以上がPython で 2 サンプルの t 検定を実行するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。