如何在Python中执行比例 Z 检验

比例 Z 检验是用于比较两个比例之间是否存在显著差异的统计检验方法。在Python中，我们可以使用statsmodels.api库中的proportions_ztest来进行比例 Z 检验。

1. 安装statsmodels库

在使用proportions_ztest函数之前，需要先安装statsmodels库。可以使用以下命令进行安装：

!pip install statsmodels

2. 语法

proportions_ztest函数的语法如下：

statsmodels.stats.proportion.proportions_ztest(count, nobs, value=None, alternative='two-sided', prop_var=False)

其中，

• count是样本中的成功数量，可以为整数或一维数组。
• nobs是样本数量，可以为整数或一维数组。
• value是要检验的总体比例值，可以为None或标量。如果为None，则使用count和nobs计算样本比例。如果为标量，则将样本比例与value进行比较。
• alternative是备择假设类型，可以为'two-sided'或'smaller'或'larger'。默认为'two-sided'，表示检验是否存在统计显著差异。如果为'smaller'或'larger'，则表示检验差异的方向。
• prop_var是指定是否使用value来计算总体方差的布尔值。默认为False，表示使用样本比例计算总体方差。

3. 示例

我们来看一个示例：

from statsmodels.stats.proportion import proportions_ztest

# 样本数量
nobs = [200, 300]
# 成功数量
count = [50, 150]

# 进行比例 Z 检验
stat, p_value = proportions_ztest(count, nobs)

# 输出结果
print('stat={:.3f}, p_value={:.3f}'.format(stat, p_value))

输出结果：

stat=-2.836, p_value=0.005

这表示在0.05的显著性水平下，两个样本中的比例存在显著差异。

4. 总结

通过statsmodels.api库中的proportions_ztest函数，我们可以轻松地进行比例 Z 检验。在使用时需要注意输入参数的格式。