轻松入门：Python一样本t检验教程

一样本 t 检验 Python 教程

概要

本教程将介绍如何使用 Python 进行一样本 t 检验（one sample t test）。一样本 t 检验所用于比较一个样本的均值是否与预期值相等。在统计学中，t 检验常常用于分析样本数据是否显著地与总体相似。

在本教程中，我们将逐步演示一样本 t 检验的过程，包括数据准备、假设检验方法和结果解读。我们将通过可执行的示例代码来说明每个步骤。

第一部分：数据准备

为了进行一样本 t 检验，我们需要准备一个样本数据集。这个数据集应该是一个一维的数字数组，代表我们感兴趣的变量的观测值。

以下是一个示例数据集，表示一组学生的考试成绩：

scores = [75, 82, 90, 67, 78, 85, 88, 91, 79, 83, 92, 86]

第二部分：假设检验

在进行一样本 t 检验时，我们需要设立一个零假设（null hypothesis）和一个备选假设（alternative hypothesis）。零假设通常是我们想要检验的均值等于某个特定值。备选假设则表示我们感兴趣的均值与预期值不同。

例如，我们假设学生的平均成绩为 80 分，备选假设是平均成绩不等于 80 分。

接下来，我们将使用 Python 的 scipy.stats 模块进行假设检验。示例代码如下：

from scipy import stats

# 设置零假设的值
h0_value = 80

# 进行一样本 t 检验
t_statistic, p_value = stats.ttest_1samp(scores, h0_value)

# 输出检验统计量和 p 值
print("T statistic:", t_statistic)
print("P value:", p_value)

第三部分：结果解读

一样本 t 检验的结果包括检验统计量和 p 值。检验统计量表示样本均值与预期值的差异程度，p 值表示在零假设成立的情况下，观察到当前或更极端差异的概率。

我们通常使用显著性水平（significance level）来判断结果的显著性。常见的显著性水平是 0.05，意味着如果 p 值小于 0.05，我们可以拒绝零假设，认为样本均值与预期值不同。

根据上述代码的输出结果，我们可以进行结果解读。

第四部分：结果解读

待续