Python で 1 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＃＃＃

1 サンプル T 検定は、母集団平均が仮説値と大きく異なるかどうかを判断するために使用される統計的仮説検定です。 Python は、このテストを実行するために必要なリソースを提供します。この記事では、SciPy ライブラリを使用して Python で 1 サンプルの t 検定を実行する方法を紹介します。

サンプル T テストを実施する

1 サンプル T 検定を実行する最初のステップは、帰無仮説と対立仮説を示すことです。帰無仮説は、母集団の平均が仮説値に等しいという仮定です。対立仮説は帰無仮説の逆であり、母集団平均は仮説値と等しくありません。

一連のデータと母平均の仮説値があると仮定すると、1 サンプル T 検定を実行して、母平均が仮説値と大きく異なるかどうかを判断できます。 SciPy ライブラリを使用した Python での 1 つのサンプル T テスト −

ステップ 1: 必要なライブラリをインポートする

必須ライブラリのインポートが最初のステップになります。Python で 1 サンプル T テストを実行するには、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ますが、数学演算は実行されますNumPy ライブラリを使用します。

リーリー

ステップ 2: データをロードする

次に、データを Python にロードする必要があります。 NumPy モジュールのloadtxt() メソッドを使用すると便利です。ファイル名はパラメータとしてloadtxt()関数に渡され、内容を含む配列が生成されます。

リーリー

ステップ 3: 仮説の値を定義する

母集団平均の仮説値を指定する必要があります。この値は、母集団平均が推定値から大幅に逸脱しているかどうかを評価するためのベンチマークとして機能します。

リーリー

ステップ 4: 1 サンプルの T 検定を実行する

これで、1 サンプル T テストを実行する準備ができました。SciPy ライブラリの ttest_1samp() 関数を使用して、1 サンプル T テストを実行できます。データと仮説値は、ttest_1samp() が指定する 2 つの引数です。関数には必要があります。

リーリー

検定統計量と p 値は、ttest_1samp() 関数の結果です。 t 統計は、仮説値に基づくサンプル平均の分散の標準誤差を計算します。帰無仮説の下では、p 値は、観察された統計と同じくらい厳しい t 統計を生成する可能性です。

ステップ 5: 結果を解釈する

最後に、サンプル T 検定の結果を解釈する必要があります。このタスクは、p 値と有意水準を比較することで達成できます。有意水準は、帰無仮説を棄却するための臨界値です。 p 値が従来の有意水準である 0.05 未満の場合、帰無仮説は棄却されます。

リーリー

p 値が 0.05 未満の場合、帰無仮説は棄却され、母集団平均は仮説値と大きく異なると結論付けられます。 p 値が 0.05 以上の場合、帰無仮説は棄却できず、母集団の平均は仮説値と大きく異なっていないと結論付けられます。

1 サンプル T 検定は、データが正規分布に従うことを前提としています。これは重要です。データが正規分布に従っていない場合は、ウィルコクソンの符号付き順位検定など、別の統計検定を使用する必要がある場合があります。 1 サンプル T 検定では、データが独立しており、母集団からランダムに抽出されたものであると仮定します。特定の前提が満たされない場合、テスト結果が不正確になる可能性があります。

コードと出力の例

これは、SciPy ライブラリを使用して Python で 1 サンプル T 検定を実行する例です -

リンゴのサンプルの重さを含む一連の情報があるとします。母集団の平均リンゴ重さが 100 グラムから大幅に逸脱しているかどうかを判断したいとします。Python を使用すると、次のように 1 サンプル T 検定を実行できます。 −

に続きます リーリー ＃＃＃出力＃＃＃ リーリー

この例の p 値は 0.05 より大きいため、帰無仮説を除外できません。0.05 の有意水準では、リンゴの母集団平均重量と 100 の間に差はないと結論付けます。グラム.

＃＃＃結論は＃＃＃

要約すると、Python で 1 サンプルの t 検定を実行するのは非常に簡単です。 SciPy ライブラリは、このテストを実行するために必要なツールを提供します。データをインポートし、仮説の値を指定し、ttest_1samp() 関数を使用して 1 サンプルの t 検定を実行し、p 値を有意水準と比較して結果を解釈するだけです。これらの手順により、母集団の平均が仮説の値と大きく異なるかどうかを評価できます。

以上がPython で 1 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。