實現下圖中的檢驗：
檢驗均值是否相等：
當方差相等時：t檢驗；
當方差不相等時：大樣本可以參考下圖（紅色字部分），小樣本不太清楚。
#成對樣本t檢驗
sample1=[23.6,28.9,24.1, 21.7, 27.4, 28.6, 29.0, 24.2, 26.3, 22.1]
sample2=[29.1, 24.4, 30.9, 28.8, 25.3, 29.8, 26.0, 30.2, 31.7, 27.6]
sample1 = np.asarray(sample1)
sample2 = np.asarray(sample2)
檢驗方差是否相等：採用的是f檢驗，且均值都未知的情況，即上圖最後一行的檢驗統計量：
stats.levene(sample1, sample2)leveneresult(statistic=0.6793360369706678, pvalue=0.4206034513918334)r = stats.ttest_ind(sample1,sample2)
print("statistic:", r.__getattribute__("statistic"))
print("pvalue:", r.__getattribute__("pvalue"))
statistic: -2.3594320552510495
pvalue: 0.02980156243762345
以上的實現為雙邊檢驗，單邊檢驗可參考：t檢驗–單邊
利用python進行T檢驗
引入所需的包 from scipy import stats import numpy as np注 ttest 1samp,ttest ind,ttest rel均進行雙側檢驗 h0 0 h1 0 ttest 1samp官方文件 生成50行x2列的資料 np.random seed 7654567...
SPSS中，進行配對樣本T檢驗
特點 在配對樣本t檢驗中，強調被試一定要同質 同一樣本，不同變數環境 其目的就為了消除目的是額外變數的影響，更能反映自變數和因變數之間的關係。配對樣本t檢驗的過程，是對兩個同質的樣本分別接受兩種不同的處理或乙個樣本先後接受不同的處理，來判斷不同的處理是否有差別。這種檢驗的目的在於根據樣本資料對樣本來...
T檢驗和F檢驗
1,t檢驗和f檢驗的由來 一般而言，為了確定從樣本 sample 統計結果推論至總體時所犯錯的概率，我們會利用統計學家所開發的一些統計方法，進行統計檢定。通過把所得到的統計檢定值，與統計學家建立了一些隨機變數的概率分布 probabilitydistribution 進行比較，我們可以知道在多少 的...