Numpy 中使用的scipy统计测试方法如何用于样本均值比较

在本文中，我们将介绍在使用Numpy时如何使用scipy中的统计测试方法比较不同样本之间的均值差异。首先，让我们明确一下什么是统计测试以及为什么需要它。

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统计测试

统计测试是一种通过数学方法来验证研究假设的方法。在数据分析和研究中，有时我们需要比较样本之间的差异，以确定差异是否显著。在这种情况下，我们可以使用统计测试来衡量两组样本之间的差异。

样本均值比较

比较样本均值是一种常见的统计测试方法。假设我们有两组样本，分别为样本A和样本B，我们想要比较这两组样本的均值是否相等。我们可以使用两个不同的检验方法：t检验和z检验。

t检验

t检验是一种用于比较两个样本均值的统计测试方法。在Numpy中，我们可以使用scipy.stats.ttest_ind()函数来实现t检验。例如，我们有两组样本如下：

import numpy as np
from scipy.stats import ttest_ind

sample_a = np.random.normal(loc=10, scale=2, size=100)
sample_b = np.random.normal(loc=12, scale=2, size=100)

t_stat, p_val = ttest_ind(sample_a, sample_b)
print('t统计量:', t_stat)
print('p值:', p_val)

结果输出如下：

t统计量: -8.47514529615871
p值: 2.0866388919522282e-14

在这个例子中，我们使用了100个从正态分布中随机生成的样本，其中样本A的均值为10，样本B的均值为12。执行t检验后，我们得到了t统计量和p值。如果p值小于0.05，则表明差异显著。

z检验

z检验是另一种用于比较两个样本均值的统计测试方法。与t检验不同，z检验通常用于大样本量。在Numpy中，我们可以使用scipy.stats.zscore()函数来实现z检验。例如，我们有两组样本如下：

import numpy as np
from scipy import stats

sample_a = np.random.normal(loc=10, scale=2, size=10000)
sample_b = np.random.normal(loc=12, scale=2, size=10000)

z_score, p_val = stats.zscore(sample_a - sample_b), stats.norm.cdf
print('z分数:', z_score)
print('p值:', p_val(z_score))

结果输出如下：