t-검정에 대하여

단일표본에서 모평균

from scipy import stats

ttest = stats.ttest_1samp(fcrab, 24.3)
# T-value, p-value 값을 얻을 수 있다.

txt파일의 경우에도 read_csv로 불러와서 이용할 수 있다.

두 독립표본에서 평균 검정

실험 참여자를 2그룹으로 분류. 

t.test(col1 ~ col2, data=data)

• default: 분산이 다르다는 가정
• t
• df
• p-value : 0.05보다 작은가 큰가 확인 - 작으면 귀무가설 기각.

stats.ttest_ind(col1, col2, equal_vaFalse)
# statistic : t value 이다.
# pvalue 값도 나온다.

 

stats.bartlett(col1, col2)

stats.evene(col1, col2)

# p-value 값이 나온다.

 

짝지어진 표본에서 평균 검정

사슴의 왼쪽 뒷다리 - 왼쪽 앞다리의 길이 : 짝지어진 - 대응 표본이라고 한다.

# R
t.test(data$뒷다리, data$앞다리, paired=TRUE)
# t, df, p-value
# 3.41 , 10-1 , 0.0077
# 차이가 크므로 앞 뒷다리가 같지않다는 결론을 낼 수 있다.

# Python
data_test = stats.ttest_rel(data.뒷다리, data.앞다리)