如何在python中用t-test方法计算t和p值？
在Python中使用t-test方法计算t值和p值，可以使用SciPy库中的stats模块。下面是一个完整的示例代码：
import numpy as np
from scipy import stats
# 创建两个样本数据
sample1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
sample2 = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
# 使用ttest_ind方法进行独立样本t检验
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(sample1, sample2)
# 打印计算结果
print("t值：", t_statistic)
print("p值：", p_value)在上述代码中，我们首先导入了numpy和scipy.stats模块。然后，我们创建了两个样本数据sample1和sample2，这里分别表示两组数据。接下来，我们使用stats.ttest_ind方法对这两组数据进行独立样本t检验，计算得到t值和p值。最后，我们打印出计算结果。
关于t-test方法的概念，它是一种用于比较两个样本均值是否有显著差异的统计方法。t值表示两个样本均值之间的差异程度，p值表示这种差异是否具有统计学意义。如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为两个样本均值存在显著差异。
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请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求进行评估和决策。
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对于scipy.stats.ttest_ind，我认为将permutations参数设置为任何正数将导致执行置换测试。我还认为，如果进行置换测试，将不会对这两个种群的方差作出任何假设，因此equal_var参数应该被忽略。
我发现当使用置换测试时，equal_var参数确实改变了得到的p值和测试统计量。下面是一个简单的可重复的例子：
sample1 = [34, 1200, 23, 50, 60, 50, 0, 0, 30, 89, 0, 300, 400, 20, 10, 0]
sample2 = [20, 10, 5, 0, 30, 50, 0, 100, 110, 0, 40, 10,
浏览 6提问于2021-09-10得票数 2
回答已采纳
我从不同的地点得到了两个样本。我感兴趣的参数是离散的(频率)。我对这两个站点都做了模拟，所以我知道每个站点随机分布的概率。由于我的模拟，我知道我的参数与它的平均值的偏差不是正态分布的，所以我进行了参数检验。我用一个样本Kolmogorov检查了这些样本是否可能来自这些随机分布(示例数据，不是真实的)：
sample1 <- rep(1:5, c(25, 12, 12, 0, 1))
rand.prob1 <- c(.51, .28, .111, .08, 0.019)
StepProb1 <- stepfun(0:4, c(0, cumsum(rand.prob1)), ri
浏览 4提问于2014-02-14得票数 6
回答已采纳
我有一个巨大的矩阵，有1000000行，10000列。这是一个玩具示例：
A B C Mean
1 3 4 2.66
2 4 3 3
1 3 4 2.66
9 9 9 9
1 3 2 2
2 4 5 3
1 2 6 3
2 3 5 3.33
" mean“列中的行表示每行的A、B和C的平均值。另一方面，" mean“一栏的全局平均值为3.58。我想知道，使用t检验和R，每一行的平均值是否显着高于全局平均值。我怎样才能得到比较用的p值？使用t.test()比较两组之间的平均值非常简单，但我无法找到如何将单个值与包含该值的组的平均值进行比较。
浏览 5提问于2018-03-09得票数 0
我正在尝试与t-test进行比较，这是两个基因表达式的平均值列表。 我的矩阵是这样构建的 col1 <- c(6.7 , 8.4, 3.1)
col2 <- c(7.7, 8.8, 3.6)
matrix <- cbind(col1, col2)
rownames(matrix) <- c("gene1", "gene2", "gene3") 我想要得到每个基因的p值。我所知道的是，col1对应于22个样本的平均值和col2 30个样本的平均值。 我尝试对每行应用t-test，但它不起作用。 apply(t.test,
浏览 12提问于2019-06-21得票数 2
在R中，只需使用以下命令即可执行两个样本的单尾t检验
> A = c(0.19826790, 1.36836629, 1.37950911, 1.46951540, 1.48197798, 0.07532846)
> B = c(0.6383447, 0.5271385, 1.7721380, 1.7817880)
> t.test(A, B, alternative="greater")
Welch Two Sample t-test
data: A and B
t = -0.4189, df = 6.409, p-value = 0.655
浏览 1提问于2013-04-13得票数 49
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我有两组不同的样本: samples1和samples2。
此外，我有18个不同的元素，对于每个元素，分别使用samples1和samples2的所有样本获得了相应的分数。
例如：
score_samples1是指通过使用samples1的所有样本获得的第一个元素的得分。
score_samples2是指通过使用samples2的所有样本获得的第一个元素的得分。
现在，我想比较这两个样本组之间的差异，并找出这种差异是否具有统计学意义。如下所示，我已经应用了t-test来获得p值来评估重要性。
我的问题如下:有没有一种方法可以得出赔率比和p值，以查看差异是否显着？
from scipy impo
浏览 5提问于2021-01-02得票数 0
我有两个数据，一个是病人样本的协变量，另一个是样本的甲基化数据。我需要做t检验来比较按性别划分的甲基化数据。
我的数据看起来有点像--协变量：
"patient" "sex" "ethnicity"
sample1 p1 0 caucasian
sample2 p2 1 caucasian
sample3 p3 1 caucasian
sample4 p4 0 caucasian
sample5
浏览 0提问于2018-10-17得票数 0
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我有两个数据框案例和控件，我执行了两个样本t-test，如图所示，我正在从(1299个特征/列)的特征集中进行特征提取，所以我想计算每个特征的p值。基于为每个特征生成的p值，我想拒绝或接受零假设。
谁能给我解释一下下面的输出是如何解释的，以及如何计算每个特性的p值？
t.test(New_data_zero,New_data_one)
Welch Two Sample t-test
data: New_data_zero_pca and New_data_one_pca
t = -29.086, df = 182840000, p-value < 2.2e-16
altern
浏览 17提问于2017-08-29得票数 0
1回答
我感兴趣的是，当使用两个样本的t检验与来自相同数据的单样本t检验进行均值比较时，结果可能会有什么不同。比较了使用两种不同的技术(“源”)从多个总体("Group_ID")中随机抽样“计数”的两种评估。p>0.05的结果表明，均值在统计上没有差异(即，两种评估技术给出的结果相似)。source=A的原始数据是可靠的，并且始终可用。source=B的原始数据可能不可用，但将始终提供平均值。使用测试数据集，我想通过使用一个样本t.test而不是两个样本t.test来检查t.test结果如何不同。
使用dplyr和broom函数，我已经确定了如何在许多情况下("Group
浏览 4提问于2020-01-22得票数 0
1回答
我很难理解p值和CIs之间的联系。图中的一些结果似乎不一致。从G1开始:将两个样本均值除以，以获得t统计量，然后表示这两个样本均值之间的差异代表总体均值。H0是:两个样本平均值之间的差值等于0(没有差异)，p值为0.05。如果p值低于0.05，我们拒绝零假设。如果它大于0.05，我们就不能拒绝这个假设。所以,
G1有一个p值0.02<0.05 ->我们拒绝空假设，我们在置信区间找不到0，所以我们拒绝零假设。人口收入不平等。在间隔中细化0将意味着我们已经找到了H0为真。G2-> CI有0，p值是0.07>0.05 ->我们不能拒绝H0.G3-> CI中没有0-
浏览 4提问于2022-02-16得票数 2
2回答
T检验中p-值的意外分布
、、、
我取了两个样本，每个样本由100 K来自同一标准正态分布的观测数据组成，并检验了它们的均值相同的零假设。我重复了这个实验5K次，并绘制了一个直方图的p值。
根据我的直觉，这两个样本足够大，并且是从相同的分布(相同的平均值和std)取样的。因此，我预计t检验会产生相对较高的p值(拒绝空假设)。然而，p-值似乎是均匀分布的。
下面是我用来创建这个图的代码(我使用的是numpy 1.19.2，ciply1.4.1)：
from scipy import stats
import numpy as np
ps = []
for i in range(5000):
gaussian_
浏览 8提问于2021-06-24得票数 1
回答已采纳
1回答
所以想象一下这两组女性和男性的年龄：
femalesage<-c(30,52,59,25,26,72,46,32,64,45)
malesage<-c(40,56,31,63,63,78,42,45,67)
我可以很容易地做一个t.test(女性年龄，男性)来实现以下结果：
t.test(femalesage,malesage)
Welch Two Sample t-test
data: femalesage and malesage
t = -1.2013, df = 16.99, p-value = 0.2461
alternative hypothesis:
浏览 2提问于2018-06-09得票数 0
2回答
我正在尝试运行一个独立的样本t-test，通过倾向性得分计算权重。Y是结果变量(连续变量)，sec是具有两个类别(代码0和1)的分组变量。我使用了以下命令：
wtd.t.test(Ya1, sec1, weight=weights1T)
得到了以下结果。
$test
[1] "Two Sample Weighted T-Test (Welch)"
$coefficients
t.value df p.value
-25.14739 670.43
浏览 17提问于2016-09-23得票数 1
25回答
开发工具千千万，哪个最高效最好用？
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图片
浏览 1824提问于2022-11-02
如果分类器A和分类器B的F1分数分别为0.69和0.72，那么测试结果是否真的不同，而不仅仅是偶然？(对于平均值，人们会使用"t-test“并获得”p-值“)。我可以访问基础数据，而不仅仅是F1分数。
..。如何估计测试集中所需的样本大小，以避免错过F1分数之间的真正差异？(如上面的例子所示)(对于平均值，我们将使用“幂分析”)。换句话说，如果我想知道哪个分类器(A或B)真的更好(达到一定的显着性水平)：我需要多少个测试用例？
Google只返回一些研究论文，但是我需要一些类型的标准方法来进行样本大小和重要性测试(理想的实现方式是python包)。
编辑
感谢您在评论中指出了这个帖子
浏览 0提问于2020-08-28得票数 6
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3回答
当对观看广告的用户进行点击次数的A/B测试(每个视图都是一个印象)时，可以假设一个二项分布，其中每个变量的点击率都是恒定的。
例子:两个广告，
->广告一有1000个印模和20次点击，CTR为2%；
->广告2有900个印象和30次点击，CTR为3.3%。
测试广告一和二之间的点击率(CTR)是否有差异。
两个群体的t检验：
类似于第一个问题，我们知道每个实验的样本平均值是我们需要比较的CTR。根据CTR，样本均值限制正态分布。然后我们就有了
P1，p1(1−p1)/n1)
P2，p2(1−p2)/n2)
T检验：
📷
如果点击率不是常数，而且实际上是随机分布的(例如正态分布)，这
浏览 0提问于2020-11-10得票数 2
所以我有两个矩阵。让我们给他们命名为对照组和病人。每一行都是一个样本，每一列都是某种蛋白质的浓度。看起来是这样的：
V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11
sample1 1533.34 9.88 6.82 17.88 70.75 350.07 20.67 13.96 10.17 711.02 114.06
sample2 2311.30 12.74 6.82 17.88 80.71 505.96 34.36 19.66 18.70 863.70 181.43
sa
浏览 6提问于2015-04-25得票数 3
回答已采纳
3回答
在t-test以外的统计检验中，如何解释成对观测？下面，我将讨论两个例子，其中我试图用混合效应的方法来做到这一点，但是失败了。
t.test(..., paired=T)示例1:如何在 lm()**?**中再现
# simulate data
set.seed(66)
x1 <- rnorm(n=100, mean=30, sd=6)
x2 <- rnorm(n=100, mean=60, sd=6)
# arrange the data in a dataset
dd <- data.frame(ID=rep(paste("ID", seq(1,100,
浏览 11提问于2021-04-11得票数 1
回答已采纳
我正在尝试评估/测试我的数据是否适合某个特定的发行版。
关于它有几个问题，我被告知要使用scipy.stats.kstest或scipy.stats.ks_2samp。它看起来很简单，给它：(A)数据；(2)分布；(3)拟合参数。唯一的问题是我的结果没有任何意义？我想测试我的数据的“好”性，它适合不同的发行版，但是从kstest的输出中，我不知道我是否能做到这一点？
"SciPy包含K“
说
第一个值是测试统计数据，第二个值是p-值。如果p值小于95 (显着性水平为5%)，这意味着不能拒绝两个样本分布相同的Null-Hypothese。
这只是展示了如何适应：
np.
浏览 3提问于2016-08-24得票数 9
回答已采纳
我想从以下两个样本中进行学生t检验，因为它们具有相同的均值： $cat data1.txt 2
3
4
5
5
5
5
2 $cat data2.txt 4
7
9
10
8
7
3 我从https://machinelearningmastery.com/how-to-code-the-students-t-test-from-scratch-in-python/得到了执行t-test的想法和脚本 我的脚本是： $cat ttest.py from math import sqrt
from numpy import mean
from scipy.stats import sem
fro
浏览 22提问于2020-09-10得票数 0
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