我們在做a/b試驗評估的時候需要借助p_value,這篇文章記錄如何利用python計算兩組資料的顯著性。一、**
# ttest.py
# -*- coding: utf-8 -*-
'''# created on 2020-05-20 20:36
# ttest.py
# @author: huiwenhua
'''## import the packages
import numpy as np
from scipy import stats
def get_p_value(arra, arrb):
a = np.array(arra)
b = np.array(arrb)
t, p = stats.ttest_ind(a,b)
return p
if __name__ == "__main__":
get_p_value([1, 2, 3, 5, ], [6, 7, 8, 9, 10])
兩樣本t檢驗是比較兩個樣本所代表的兩個總體均值是否存在顯著差異。除了要求樣本來自正態分佈，還要求兩個樣本的總體方差相等也就是「方差齊性」。
檢驗原假設：樣本均值無差異(μ=μ0)
python命令stats.ttest_ind(data1,data2)
當不確定兩總體方差是否相等時，應先利用levene檢驗檢驗兩總體是否具有方差齊性stats.levene(data1,data2)如果返回結果的p值遠大於0.05，那麼我們認為兩總體具有方差齊性。如果兩總體不具有方差齊性，需要加上引數equal_val並設定為false，如下。
stats.ttest_ind(data1,data2,equal_var=false) // ttest中預設是具有方差齊性
三、結果解釋
當p值小於某個顯著性水平α(比如0.05)時，則認為樣本均值存在顯著差異，具體的分析要看所選擇的是雙邊假設還是單邊假設（又分小於和大於）注意stats.ttest_ind進行雙側檢驗。
當t值大於0，則有(（1-p）* 100)%的把握認為認為第一組資料好與第二組資料。例如p=0.05,那麼我們有95%的把握認為第一組資料好於第二組資料。
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