また、片側検定の場合は、 pvalue / 2 と比較します。 stats.ttest_ind(payment_1, payment_2, equal_var= False) # Ttest_indResult(statistic=3.606503775109937, pvalue=0.0021488395200926777) 標本間で対応がある場合の平均差の検定 同じ個体で比較する場合、t統計量を以下で求めます。 2つの独立したサンプルを持っていても、それらが等分散であることがわからない場合は、 Welchのt検定を使用することができます。 それは次のように簡単です . scipy.stats.ttest_ind(cat1['values'], cat2['values'], equal_var=False) ttest_ind_from_stats(平均1, 標準偏差1, 標本サイズ1, 平均2, 標準偏差2, 標本サイズ2, equal_var=False).pvalue < 有意水準. import random from scipy import stats def get_t_value (): treatmenDist = ... (treatmentTimes) / len (treatmentTimes) twoSampleTest = stats.

scipy.stats.ranksums: scipy.stats.mannwhiteneyu: デフォルトでは両側検定のP値 x 1/2が返される。 alternative='two-sided'とすることで、通常のP値を得ることができる。 今回は片側検定のコードを作成してみましたが、実は両側検定だとコードが一気に簡単になります。 #1つの標本の両側検定 t,p = stats.ttest_1samp(data,mean) #2つの標本の両側検定(data1とdata2が等分散ならequal_varをTrueとする) t,p = stats.ttest_ind(data1,data2,equal_var= True) # t検定(welchの方法)を実施 # t<0で、p-value < 0.05/2 であれば、「東京のほうが京都より気温が低くない(片側検定)」という帰無仮説を棄却できる t , p = stats . 2 つの母集団の平均の有意差を検定. ttest_ind ( tokyo , kyoto , equal_var = False )

t 検定 2019.07.19. t 検定は、標本データから t 値とよばれる統計量を計算し、t 値を利用して 2 つのグループ間の母平均に差があるかどうかを検定する方法である。