计算非常低的p值Python

在统计学中，p值是用来衡量观察到的数据与假设之间的差异的概率。p值越小，表示观察到的数据与假设之间的差异越显著。在Python中，可以使用统计学库SciPy中的t检验或者卡方检验来计算p值。

1. t检验：
   • 概念：t检验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。
   • 分类：t检验可以分为独立样本t检验和配对样本t检验。
   • 优势：t检验适用于小样本量的情况，且计算简单快速。
   • 应用场景：常用于比较两组数据的均值是否有显著差异，例如药物治疗前后的效果比较等。
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2. 卡方检验：
   • 概念：卡方检验是一种用于比较观察频数与期望频数之间的差异是否显著的统计方法。
   • 分类：卡方检验可以分为卡方独立性检验和卡方拟合度检验。
   • 优势：卡方检验适用于分类变量的比较，且计算简单快速。
   • 应用场景：常用于分析两个或多个分类变量之间的关联性，例如调查问卷中不同问题之间的关联性分析等。
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