Проведення t-тесту в Python

Щоб провести t-тест у Python, все, що вам потрібно зробити, це вказати альтернативну гіпотезу і вказати, чи є дисперсії приблизно рівними (однорідними).

Функція ttest_ind() у файлі scipy.stats зробить все інше. Нижче наведено синтаксис:

Параметри:

a - перша вибірка.
b - друга вибірка.
equal_var - встановлюється в True, якщо дисперсії приблизно рівні, і в False, якщо ні.
alternative - тип альтернативної гіпотези:
- 'two-sided' - вказує на те, що середні не рівні.
- 'less' - означає, що перше середнє менше за друге.
- 'greater' - означає, що перше середнє більше за друге.

Значення, що повертаються:

statistic - значення t-статистики.
pvalue - p-значення.

Нас цікавить pvalue. Якщо воно менше α (зазвичай 0,05), то t-статистика знаходиться в критичній області, тому ми повинні прийняти альтернативну гіпотезу. Якщо ж pvalue більше α - приймаємо нульову гіпотезу про рівність середніх.

Ось приклад застосування t-тесту до нашого набору даних про зріст:


              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")

Все було зрозуміло?

Секція 6. Розділ 6