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Python学生物统计---T检验---学习笔记6

已有 2526 次阅读 2018-10-21 14:37 |个人分类:Python和Julia学习|系统分类:科研笔记

T 检验是最基础的统计检验, 统计书中最开始的一章节, 主要用于连续变量的显著性检验, 分为:

  • 与固定值的T检验

  • 配对样本T检验

  • 独立样本T检验

from scipy import statsimport pandas as pdimport numpy as npfrom statsmodels.formula.api import olsfrom statsmodels.stats.anova import anova_lmfrom statsmodels.stats.multicomp import pairwise_tukeyhsdimport matplotlib.pyplot as plt

6.1 T检验(与固定值)

这里, 与常量比较时, 用的是stats.ttest_lsamp函数

试验数据是一组5年生的树, 查看它们与8米的差异是否达到显著水平

dat = pd.read_csv("6.1.csv")
dat.head()



x
08.0
17.9
27.9
38.1
48.2


print(stats.ttest_1samp(dat,8))
Ttest_1sampResult(statistic=array([4.51858295]), pvalue=array([8.49191658e-05]))

6.2配对样本T检验

配对样本T检验, 用的是stats.ttest_rel()函数

paired = pd.read_csv("6.2.csv")
paired.head()



ab
016.6818.68
120.6723.22
218.4221.42
318.0019.00
417.4418.92


stats.ttest_rel(paired["a"],paired["b"])
Ttest_relResult(statistic=-5.223707703484895, pvalue=0.0033994208029429042)
stats.ttest_1samp(paired,0)
Ttest_1sampResult(statistic=array([26.67732616, 27.63689361]), pvalue=array([1.38380926e-06, 1.16087330e-06]))

6.3独立样本T检验

独立样本T检验用的是:statsmannwhitneyu()函数

duli = pd.read_csv("6.3.csv")
duli.head()



ab
016.6818.68
120.6723.22
218.4221.42
318.0019.00
417.4418.92


stats.mannwhitneyu(duli['a'],duli['b'])
MannwhitneyuResult(statistic=4.0, pvalue=0.015319493968851633)


​数据下载:

6.1.csv

6.2.csv

6.3.csv


公众号.png



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