Numpy 对两个样本进行 T 检验

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介绍

T检验是假设检验的一种，用于比较两个样本的均值是否有显著差异。在数据分析中，T检验最常用于比较两组实验样本的均值是否有显著性差异。当两个样本的观察值符合正态分布或样本量大于30时，T检验可以有效判断是否存在显著差异。

Python中的Numpy库提供了进行T检验的函数，通过输入两个样本的数据，计算样本均值和统计量t，最后返回P值，进而判断差异是否显著。

使用方法

numpy.random.normal函数可以生成符合正态分布的随机数据，我们可以使用它生成两组样本数据：

import numpy as np

sample1 = np.random.normal(5, 2, 100)
sample2 = np.random.normal(4, 2, 100)

以上代码使用np.random.normal()函数生成两个样本，分别为样本1和样本2。其中mean参数指定均值，std参数指定标准差，size参数指定生成的样本数量。

Numpy库提供了ttest_ind()函数进行T检验：

from scipy.stats import ttest_ind

t, p = ttest_ind(sample1, sample2)

以上代码使用ttest_ind()函数对两个样本进行T检验，并返回统计结果。其中，返回的t为统计量，p表示P值。

实例演示

我们将使用之前生成的两个样本数据，演示如何使用ttest_ind()函数进行T检验。

import numpy as np
from scipy.stats import ttest_ind

np.random.seed(0)
sample1 = np.random.normal(5, 2, 100)
sample2 = np.random.normal(4, 2, 100)

t, p = ttest_ind(sample1, sample2)

print("t = " + str(t))
print("p = " + str(p))

运行结果为：

t = 2.177516773320437
p = 0.03079682343952334

通过返回的P值，我们可以推断出两个样本均值之间是否存在显著差异。根据科研常规，当P值小于0.05时，认为两个样本均值之间存在显著差异。因此，在此例中，根据P值的小于0.05，我们可以认为两个样本均值之间存在显著差异。

总结

本文介绍了如何使用Numpy库中的T检验函数，进行两个样本均值的显著性检验。通过生成两组符合正态分布的随机数据，成功验证了T检验函数的正确性。在实际数据分析中，当需要分析两个观测组之间的均值差异时，该函数将会非常有用。