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  • 两样本均数比较的t检验
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    2021-04-19 05:08:32

    X=[62.780.380.468.673.372.271.572.381.574.270.153.974.67358.774.979.359.978.678.677.177.285.67869.273.873];

    Y=[68.17474.671.272.166.365.36678.268.861.668.368.872.665.769.974.565.472.675.872.271.677.171.568.27271.5];

    [H,P,CI]=ttest(X,Y)

    %H表示在显著性水平为0.05下,H=1时能拒绝原假设,验的零假设H0为两总体均值之间不存在显著差异

    %p<0.05 拒绝H0有显著性差异

    %Cl均值μ的0.95置信区间不跨越0时说明有显著性差异

    [Muhat, sigmahat, muci, sigmaci]=normfit(X)

    %Muhat为均值 muci为均值0.95 置信区间

    %sigmahat为标准差 sigmaci标准差0.95 置信区间

    a=Muhat;

    b=sigmahat;

    Cx=b/a%X的变异系数

    [Muhat, sigmahat, muci, sigmaci]=normfit(Y)

    %Muhat为均值 muci为均值0.95 置信区间

    %sigmahat为标准差 sigmaci标准差0.95 置信

    区间

    a=Muhat;

    b=sigmahat;

    Cy=b/a%Y的变异系数如果Cx

    if Cx

    disp('x比y 变异系数小,更稳定,结果更可靠')

    else

    disp('y比x变异系数小,更稳定,结果更可靠')

    end

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  • 一、问题与数据随机抽取20只小鼠分配到A、B个不同饲料组。每组 10只,喂养一定时间后,测得...要知道不同饲料对鼠肝中铁的含量有无影响,则要比较2组间的总体均数差值是否有统计学差异。若数据满足独立性、样本均...

    一、问题与数据

    随机抽取20只小鼠分配到A、B两个不同饲料组。每组 10

    只,喂养一定时间后,测得鼠肝中铁的含量(μg/g),数据如下。试问不同饲料对鼠肝中铁的含量有无影响?

    二、对数据结构的分析

    整个数据资料涉及2组,每组随机抽取10个数据,测量指标为鼠肝中铁的含量,因此属于两组设计的定量资料。

    要知道不同饲料对鼠肝中铁的含量有无影响,则要比较2组间的总体均数差值是否有统计学差异。若数据满足独立性、样本均数服从正态分布、两个总体方差齐,可选用两个样本均数比较的t检验。

    三、SPSS分析方法

    1.数据录入SPSS

    2.选择Analyze→Compare

    Means→Independent-Sample T Test

    3.选项设置

    (1)主对话框设置:将分析变量送入Test Variable(s)

    框中→将分组变量送入Grouping Variable(s) 框中

    (2)Define

    Groups设置:定义两组的编号分别为A、B→Continue→OK

    四、结果解读

    Group

    Statistics表格给出了两组鼠肝中铁含量的部分统计信息,包括组别(Group)、数量(N)、均数(Mean)、标准差(Std.

    Deviation)和样本均数的标准误(Std. Error Mean)。

    Independent Samples Test

    表格给出了统计检验的结果。

    (1)首先看对两组数据方差齐性检验的结果(Levene’s

    Test for Equality of

    Variances):F值=8.246,P(Sig.)=0.010,说明两组数据方差不齐。

    (2)此时的t检验应当使用校正后的t’检验(即Equal variances

    not assumed一列):t’值=2.109,P=0.054。(若方差齐,则使用t检验,即Equal variances

    assumed一列的结果)

    五、撰写结论

    A饲料组鼠肝中铁含量为(2.40 ±

    1.09)μg/g,B饲料组鼠肝中铁含量为(1.58 ±

    0.56)μg/g。尚不能认为两组饲料对鼠肝中铁含量影响的差异有统计学意义(t’=2.109,P=0.054)。数据分析师培训

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    简介

    用来检验来自两配对总体的均值是否在统计上有显著差异

    配对样本均数t检验简称配对t检验(paired t test),又称非独立两样本均数t检验,适用于配对设计计量资料均数的比较,其比较目的是检验两相关样本均数所代表的未知总体均数是否有差别。

    配对设计(paired design)是将受试对象按某些重要特征相近的原则配成对子,每对中的两个个体随机地给予两种处理。

    *
    常见的配对设计*

    • 同一个对象处理前后的变化
    • 同一对象两个部位的数据
    • 同一样本用两种方法测量的数据
    • 配对的两个对象分别接受两种处理后的数据

    前提

    • 两个样本是配对的。即对象的年龄、性别、体重等非处理因素都相同或近似。两个样本的观察数目相同,观察值顺序不能随意
    • 两个样本的总体服从正态分布,大样本情况下,T检验较为稳健

    注意

    • 需要先检验两个样本是否服从正态分布。应用直方图、Q-Q图或K-S检验等方法来检验变量的正态性
    • 分析变量中是否含有异常值,可以用箱图检验
    • 可以先计算配对样本的差值变量,然后进行单样本的T检验

    原理

    • 进行配对t检验时,首先求出每对观察值的差值,得到差值序列
    • 然后对差值求均值
    • 最后检验差值序列的均值,即平均差是否与零有显著差异,可以采用单样本T检验
    • 如果平均值和零有显著差异,则认为两总体均值间存在显著差异;否则,认为两总体均值间不存在显著差异

    参数设置

        数据源:dietstudy.sav
    

    这里写图片描述

    结果分析

    成对统计量

    这里写图片描述

    但从均值上看,看不出什么差异
    

    成对样本检验

    这里写图片描述

    对1:sig=0.985 > 0.05 说明两个阶段并无显著性差异
    对2:sig=0.000 < 0.05 说明第二阶段体重有明显的下降
    

    成对样本相关系数

    这里写图片描述

    对2:相关系数接近为1,且sig=0.00,说明两个阶段的相关性很高且显著性很高,
    即第一阶段体重的趋势和第二阶段体重的趋势是一样的
    
    展开全文
  • python 两样本T检验

    千次阅读 2019-10-14 22:57:58
    import os import pandas as pd ...1. 自变量是二分类变量 两样本T检验 2. 自变量是多分类变量 方差分析 3. 自变量是连续变量 相关分析 """ os.chdir(r'D:\pycharm程序文件\练习1...
    import os
    import pandas as pd
    
    """
    检验其他变量是否跟avg_exp有关
    avg_exp是连续变量,作为因变量; 研究自变量类型对avg_exp的影响
    1. 自变量是二分类变量     两样本T检验
    2. 自变量是多分类变量      方差分析
    3. 自变量是连续变量       相关分析
    
    
    """
    
    
    os.chdir(r'D:\pycharm程序文件\练习1')
    data = pd.read_csv("creditcard_exp.csv")
    
    print(data.shape)
    
    """
    income ~ Acc 收入是否影响开卡
    
    原假设是 :  收入不影响开卡, 也即是 开卡的人收入 == 不开卡的人收入
    
    """
    # 用groupby()来找出分类变量和连续变量的关系   用法: 连续变量.groupby(分类变量).连续变量的统计量函数
    # 如: data1.groupby(data2).mean() 表示: 将 data2中每一类变量对应的data1的值进行求均值, 以dataframe的形式输出
    group = data.Income.groupby(data.Acc).describe()
    # print(group)
    """
    输出结果:
         count      mean       std    ...          50%       75%       max
    Acc                               ...                                 
    0     30.0  3.149333  1.406482    ...     2.905000  3.807500   8.40000
    1     70.0  7.424706  3.077986    ...     6.443525  8.494237  16.90015
    
    
    """
    # ['Acc']==0表示不开卡
    data1 = data[data['Acc']==0]['Income'] # 将不开卡人的收入赋值给data1
    data2 = data[data['Acc']==1]['Income'] # 将开卡人的收入赋值给data2
    
    from scipy import stats
    
    # 查看 两样本t检验(假设检验) 的 t值和p值,用于判断是否接受原假设
    t_and_p = stats.stats.ttest_ind(data1,data2)
    print(t_and_p)
    """
    输出结果:
    (statistic=-7.2734332066230225, pvalue=8.690094133636065e-11)
    样本数量是100,α 取值为0.05, p值远小于α值, 所以拒接原假设
    
    """
    
    
    
    
    """
    两样本T检验(二分类变量~连续变量)练习:
    1. 查看性别对收入是否有影响 gender~Income
    2. Ownrent~Income
    3. Selfempl~Income
    
    """
    
    print( data['Income'].groupby(data['gender']).describe() )
    print( data['Income'].groupby(data['Ownrent']).agg(['mean','median','max']) )
    print( data['Income'].groupby(data['Selfempl']).agg(['mean','median']) )
    
    # 查看性别对收入是否有影响 gender~Income
    gender1 = data[data['gender']==1]['Income']
    gender0 = data[data['gender']==0]['Income']
    # 求t,p值
    t_p_value_g = stats.stats.ttest_ind(gender0,gender1)
    print("t,p值 {}".format(t_p_value_g))
    
    # Ownrent~Income
    Ownrent1 =data[data['Ownrent']==1]['Income']
    Ownrent0 =data[data['Ownrent']==0]['Income']
    
    t_p_value_o = stats.stats.ttest_ind(Ownrent0,Ownrent1)
    print(t_p_value_o)
    
    
    
    
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