如何在Python中找到 T 临界值？

进行 T 检验，我们将得到一个检验统计量作为结果，并确定 T 检验结果是否具有统计显着性，如果检验统计量的绝对值更大，我们可以将检验统计量与T 临界值进行比较大于 T 临界值，则检验结果具有统计显着性。

T临界值可以通过使用T分布表或使用统计软件找到。要找到 T 临界值，您需要指定值：

• 临界水平 (q)（常用值为0.01、0.05 和 0.10 ）
• 自由度 (df)

使用这两个值，您可以找到要与检验统计量进行比较的 T 临界值。

使用 scipy.stats.t.ppf()函数计算 T 临界值：

在Python中确定 T 临界值，我们可以使用scipy.stats.t.ppf()函数。

语法：

scipy.stats.t.ppf(q, df)

参数：

• q：要使用的临界级别。
• df：自由度。

右尾检验

假设我们要在临界水平 (q) 为 0.10 且自由度 (df) 为 34 时找到右尾检验的 T 临界值。

例子：

Python3

# Import Library
import scipy.stats
  
# To find the T critical value
scipy.stats.t.ppf(q=1-.10,df=34)

输出：

输出

T 临界值为 1.30695。当检验统计量大于该值时，检验结果在统计上显着或关键。

左尾检验

我们认为，当临界水平 (q) 为 0.10 且自由度 (df) 为 34 时，我们希望找到左尾检验的 T 临界值。

例子：

Python3

# Import Library
import scipy.stats
  
# To find the T critical value
scipy.stats.t.ppf(q=.10,df=34)

输出：

输出

T 临界值为 -1.30695。当检验统计量小于该值时，检验结果在统计上显着或关键。

双尾测试

我们认为，当临界水平 (q) 为 0.10 且自由度 (df) 为 34 时，我们希望找到双尾检验的 T 临界值。

例子：

Python3

# Import Library
import scipy.stats
  
# To find the T critical value
scipy.stats.t.ppf(q=1-.10/2,df=34)

输出：

输出

当我们进行双尾检验时，会有两个临界值，或者在这种情况下，T 临界值是 1.69092 和 -1.69092。如果检验统计量小于 -1.69092 或大于 1.69092 并且检验结果具有统计显着性或关键性。