SciPy - 统计显着性检验

简介

在数据分析中，统计显着性检验（Statistical Significance Test）是一种用于确定数据集之间是否存在显着差异的方法。该方法可用于验证假设，例如，两个数据集的均值是否相等、两个数据集的方差是否相等等等。

SciPy 是一个强大的 Python 科学计算库，可以用于执行各种统计显着性检验。本文将介绍如何使用 SciPy 执行常见的显着性检验。

步骤

为了使用 SciPy 执行显着性检验，需要遵循以下步骤：

1. 导入必要的库。

   import numpy as np
   from scipy import stats
   

2. 准备数据集。

   统计显着性检验需要两个数据集。可以在 NumPy 中使用随机数生成器（Random Number Generator）来创建数据集。

   # 创建两个数据集
   data1 = np.random.normal(0, 1, size=100)
   data2 = np.random.normal(1, 1, size=100)
   

3. 执行显着性检验。

   SciPy 支持多种显着性检验。以下是几种常见的显着性检验及其用法。

   • t 检验

     t 检验用于比较两个数据集的均值是否相等。t 检验可以是独立样本 t 检验或配对样本 t 检验。独立样本 t 检验用于比较两个不相关的数据集，而配对样本 t 检验用于比较两个相关的数据集。

     # 独立样本 t 检验
     t, p = stats.ttest_ind(data1, data2)
     print("t 值：" + str(t))
     print("p 值：" + str(p))
     
     # 配对样本 t 检验
     t, p = stats.ttest_rel(data1, data2)
     print("t 值：" + str(t))
     print("p 值：" + str(p))
     

   • 方差分析

     方差分析（Analysis of Variance，ANOVA）用于比较三个或更多数据集的均值是否相等。

     # 执行单因素方差分析
     f, p = stats.f_oneway(data1, data2, data3)
     print("F 值：" + str(f))
     print("p 值：" + str(p))
     

   • 卡方检验

     卡方检验（Chi-Square Test）用于比较分类变量的分布是否相同。

     # 执行卡方检验
     chi2, p, dof, expected = stats.chi2_contingency(contingency_table)
     print("卡方值：" + str(chi2))
     print("p 值 ：" + str(p))
     

结论

使用 SciPy 可以轻松执行各种显着性检验。要执行显着性检验，需要准备好数据集，并选择适当的显着性检验方法。