❶ Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）
T检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显着差异的统计方法。广泛应用于各种场景，例如判断两组数据是否具有显着差异。使用T检验前，需确保数据符合正态分布，并且样本方差具有相似性。T检验有多种变体，包括独立样本T检验、配对样本T检验和单样本T检验，针对不同实验设计和数据类型选择适当方法至关重要。
实现T检验的Python代码如下：
python
import numpy as np
import scipy.stats as stats
# 示例数据
data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
data2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])
# 独立样本T检验
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(data1, data2)
print(f"T统计量：{t_statistic}")
print(f"显着性水平：{p_value}")
# 根据p值判断差异显着性
if p_value < 0.05:
print("两个样本的均值存在显着差异")
else:
print("两个样本的均值无显着差异")
运行上述代码，将输出T统计量和显着性水平。根据p值判断，若p值小于0.05，则可认为两个样本的均值存在显着差异；否则，认为两者均值无显着差异。
实现效果
根据上述代码，执行T检验后，得到的输出信息如下：
python
T统计量：-0.8504468809708765
显着性水平：0.4431661062683708
根据输出结果，T统计量为-0.85，显着性水平为0.44。由于p值大于0.05，我们无法得出两个样本均值存在显着差异的结论。因此，可以判断在置信水平为0.05时，两个样本的均值无显着差异。