Réalisation d'un Test T dans Python

Pour réaliser un test t en Python, il suffit de spécifier l'hypothèse alternative et d'indiquer si les variances sont approximativement égales (homogènes).

La fonction ttest_ind() du module scipy.stats s'occupe du reste. Voici la syntaxe :


python

Paramètres :

a — premier échantillon ;
b — second échantillon ;
equal_var — à définir sur True si les variances sont approximativement égales, et sur False si elles ne le sont pas ;
alternative — type d'hypothèse alternative :
- 'two-sided' — indique que les moyennes ne sont pas égales ;
- 'less' — implique que la première moyenne est inférieure à la seconde ;
- 'greater' — implique que la première moyenne est supérieure à la seconde.

Valeurs de retour :

statistic — valeur de la statistique t ;
pvalue — la valeur p.

L'accent est mis sur la p-value. Si la p-value est inférieure à α (généralement 0,05), la statistique t se situe dans la région critique, ce qui conduit à l'acceptation de l'hypothèse alternative. Si la p-value est supérieure à α, l'hypothèse nulle est acceptée, indiquant que les moyennes sont égales.

Voici un exemple d'application du test t à l'ensemble de données des tailles :


              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")

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Section 6. Chapitre 6

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