Durchführen Eines t-Tests in Python

Um einen t-Test in Python durchzuführen, müssen Sie nur die alternative Hypothese angeben und angeben, ob die Varianzen ungefähr gleich (homogen) sind.

Die Funktion ttest_ind() innerhalb von scipy.stats übernimmt den Rest. Unten ist die Syntax:

Parameter:

a — die erste Stichprobe;
b — die zweite Stichprobe;
equal_var — auf True setzen, wenn die Varianzen ungefähr gleich sind, und False, wenn sie es nicht sind;
alternative — die Art der alternativen Hypothese:
- 'two-sided' — zeigt an, dass die Mittelwerte nicht gleich sind;
- 'less' — impliziert, dass der erste Mittelwert kleiner als der zweite ist;
- 'greater' — impliziert, dass der erste Mittelwert größer als der zweite ist.

Rückgabewerte:

statistic — der Wert der t-Statistik;
pvalue — der p-Wert.

Wir sind am pvalue interessiert. Wenn es niedriger als α (normalerweise 0,05) ist, dann liegt die t-Statistik im kritischen Bereich, sodass wir die alternative Hypothese akzeptieren sollten. Und wenn pvalue größer als α ist — akzeptieren wir die Nullhypothese, dass die Mittelwerte gleich sind.

Hier ist ein Beispiel für die Anwendung des t-Tests auf unseren Höhen-Datensatz:


              123456789101112131415
            
import pandas as pd
import scipy.stats as st

# Load the data
male = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/Testing2.0/male.csv').squeeze()
female = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/Testing2.0/female.csv').squeeze()

# Apply t-test
t_stat, pvalue = st.ttest_ind(male, female, equal_var=True, alternative="greater")

if pvalue > 0.05:
# Check if we should support or not the null hypothesis if pvalue > 0.05:
    print("We support the null hypothesis, the mean values are equal")
else:
    print("We reject the null hypothesis, males are taller")

War alles klar?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 6. Kapitel 6