使用Python进行配对t检验
配对t检验是一种统计方法,用于比较同一组样本在两个不同条件下的平均值是否存在显著差异。在Python中,我们可以使用SciPy库中的stats模块来进行配对t检验的计算。
首先,我们需要导入必要的库:
import numpy as np
from scipy import stats
假设我们有一组数据,表示同一组学生在两次考试中的成绩差异。让我们使用以下示例数据:
before = np.array([75, 80,
本文介绍了如何在Python中使用SciPy库的stats模块进行配对t检验,以比较同一组样本在两种条件下的平均值差异。通过示例数据展示了计算过程,并解释了如何根据t统计量和p值判断差异是否显著。
使用Python进行配对t检验
配对t检验是一种统计方法,用于比较同一组样本在两个不同条件下的平均值是否存在显著差异。在Python中,我们可以使用SciPy库中的stats模块来进行配对t检验的计算。
首先,我们需要导入必要的库:
import numpy as np
from scipy import stats
假设我们有一组数据,表示同一组学生在两次考试中的成绩差异。让我们使用以下示例数据:
before = np.array([75, 80,
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1万+
7万+

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