Python中每个单独行的两个样本t-test

在Python中，t-test是一种统计方法，用于比较两个样本之间的平均值是否存在显著差异。它可以帮助我们确定两个样本是否来自于同一总体分布。

在Python中，可以使用SciPy库中的stats模块来执行t-test。具体而言，可以使用ttest_ind()函数来执行独立样本t-test，该函数接受两个样本作为参数，并返回t统计量和p值。

下面是一个示例代码，展示了如何在Python中执行独立样本t-test：

from scipy import stats

# 两个样本数据
sample1 = [1, 2, 3, 4, 5]
sample2 = [2, 4, 6, 8, 10]

# 执行独立样本t-test
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(sample1, sample2)

# 输出结果
print("t统计量:", t_statistic)
print("p值:", p_value)

在上述代码中，我们使用了两个样本数据sample1和sample2，并使用ttest_ind()函数执行了独立样本t-test。最后，我们打印出了t统计量和p值。

t统计量表示两个样本之间的差异程度，而p值表示在零假设下观察到当前差异或更极端差异的概率。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝零假设，认为两个样本之间存在显著差异。

对于t-test的应用场景，它常用于比较两个样本的平均值，例如比较两个不同治疗方法的效果、比较两个产品的销售数据等。

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