stats.ttest_ind()与“手动”计算学生的独立t检验:不同的结果

stats.ttest_ind()是一个用于执行独立双样本t检验的函数，它是Python中SciPy库的一部分。它的作用是比较两个独立样本的均值是否有显著差异。

独立t检验是一种统计方法，用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。在进行独立t检验时，我们需要收集两个独立样本的数据，并假设两个样本的总体方差相等。

使用stats.ttest_ind()函数进行独立t检验的步骤如下：

1. 导入必要的库：from scipy import stats
2. 准备两个独立样本的数据。
3. 调用stats.ttest_ind()函数，并传入两个样本的数据作为参数。
4. 获取返回结果，其中包括t值和p值。
5. 根据p值判断两个样本的均值是否存在显著差异。

stats.ttest_ind()函数的参数说明：

• a：第一个样本的数据。
• b：第二个样本的数据。
• equal_var：是否假设两个样本的总体方差相等，默认为True。

stats.ttest_ind()函数的返回结果：

• t：t值，表示两个样本均值之间的差异。
• p：p值，表示两个样本均值之间的差异是否显著。

独立t检验的应用场景包括但不限于以下几个方面：

1. 医学研究：比较不同治疗方法对疾病的疗效。
2. 教育研究：比较不同教学方法对学生学习成绩的影响。
3. 市场调研：比较不同广告策略对产品销量的影响。
4. 用户行为分析：比较不同用户群体在使用产品时的行为差异。

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