统计学中经常使用 p 值（p-value）来判断数据的显著性。在本文中，我们将通过 Python 的 scipy 库来计算 p 值，并理解其背后的统计原理。
在统计学中，假设检验是一种用于判断样本数据是否代表总体特征的方法。 以多数情况下应用的单样本 t 检验为例，我们可以使用 scipy 库来执行此检验，并计算出样本数据的 p 值。
from scipy.stats import ttest_1samp
data = [0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9统计学中经常使用 p 值（p-value）来判断数据的显著性。在本文中，我们将通过 Python 的 scipy 库来计算 p 值，并理解其背后的统计原理。
本文介绍了如何使用Python的scipy库进行统计假设检验，特别是单样本t检验，以计算p值判断数据显著性。通过实例解释了p值的含义和如何根据显著性水平（如0.05）作出决策。此外，还提到scipy库支持的其他假设检验方法，强调理解p值在数据分析中的关键作用。
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