python did平行检验及t检验

### Python 中实现平行检验和 t 检验 #### 平行检验(Mann-Whitney U 检验) Mann-Whitney U 检验是一种用于评估两个独立样本之间是否存在显著差异的非参数测试。这种检验不假定数据服从正态分布。 ```python from scipy.stats import mannwhitneyu data1 = [0.873, 2.817, 0.121, -0.945, -0.055, -1.436, 0.360, -1.478, -1.637, -1.869] data2 = [1.142, -0.432, -0.938, -0.729, -0.846, -0.157, 0.500, 1.183, -1.075, -0.169] stat, p_value = mannwhitneyu(data1, data2) print(f'Statistic={stat:.3f}, P-value={p_value:.3f}') if p_value > 0.05: print('无法拒绝原假设,可能来自相同分布') else: print('拒绝原假设,可能来自不同分布') ``` 此代码展示了如何利用 `scipy` 库执行 Mann-Whitney U 测试并解释其结果[^2]。 #### 配对样本 t 检验 配对样本 t 检验适用于检测同一组对象在接受某种处理前后测量值的变化情况。它基于这样的前提条件:每一对观测都是相互关联的,并且这些成对差别的平均数应该接近零如果不存在真实的效果的话。 ```python import numpy as np from scipy.stats import ttest_rel before_treatment = np.random.normal(loc=50, scale=10, size=(10,)) after_treatment = before_treatment + np.random.normal(loc=-5, scale=5, size=(10,)) t_statistic, p_value = ttest_rel(before_treatment, after_treatment) print(f'T-statistic={t_statistic:.3f}, P-value={p_value:.3f}') if p_value > 0.05: print('无法拒绝原假设,治疗前后无明显变化') else: print('拒绝原假设,治疗前后存在显著差异') ``` 这段脚本创建了一组模拟数据来表示某个群体接受特定疗法之前后的状态,并进行了配对 T 检验以判断是否有统计学意义上的改变发生[^1].

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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