Как использовать ttest ind python для сравнения выборок?

[Ледяной]

Ребята, нужна помощь с ttest ind python. У меня есть две выборки данных, и я хотел бы их сравнить, используя t-test (независимый выборочный тест).
Не могу понять, как правильно реализовать этот тест в Python. Может кто-то поделиться кодом или объяснить, как это делается?
Спасибо!

[admin]

Ждём вас в нашем чате в Телеграмм ==>> @pythoneer_chat

А ТАКЖЕ: Канал о Python, статьи и книги ==>> @pythoneer_ru

[Серов]

Тут всё просто! Для начала нужно импортировать необходимые библиотеки:

import numpy as np
from scipy import stats

# Создание двух выборок
sample1 = np.array([12, 15, 14, 10, 13])
sample2 = np.array([10, 12, 11, 14, 9])

# Проведение t-теста
t_stat, p_value = stats.ttest_ind(sample1, sample2)

print("t-статистика:", t_stat)
print("p-значение:", p_value) 

Этот код поможет тебе сравнить две выборки. Если p-значение меньше 0.05, то группы отличаются значимо.

[Эльвира]

Тут всё просто! Для начала нужно импортировать необходимые библиотеки:

import numpy as np
from scipy import stats

# Создание двух выборок
sample1 = np.array([12, 15, 14, 10, 13])
sample2 = np.array([10, 12, 11, 14, 9])

# Проведение t-теста
t_stat, p_value = stats.ttest_ind(sample1, sample2)

print("t-статистика:", t_stat)
print("p-значение:", p_value) 

Этот код поможет тебе сравнить две выборки. Если p-значение меньше 0.05, то группы отличаются значимо.

Ого, спасибо, брат! Сразу видно, что шаришь. Надо потестить у себя.

[SofiaRanger]

Ещё можно использовать pandas для работы с данными. Вот примерчик:

import pandas as pd
from scipy.stats import ttest_ind

df = pd.DataFrame({
    'group': np.repeat(['A', 'B'], 5),
    'values': [10, 12, 11, 14, 9, 12, 15, 14, 10, 13]
})

group_a = df[df['group'] == 'A']['values']
group_b = df[df['group'] == 'B']['values']

t_stat, p_value = ttest_ind(group_a, group_b)

print(f"t-статистика: {t_stat}, p-значение: {p_value}") 

Обрати внимание на структуру данных. Pandas очень удобен для таких целей.

[SofiaWriter]

Ещё можно использовать pandas для работы с данными. Вот примерчик:

import pandas as pd
from scipy.stats import ttest_ind

df = pd.DataFrame({
    'group': np.repeat(['A', 'B'], 5),
    'values': [10, 12, 11, 14, 9, 12, 15, 14, 10, 13]
})

group_a = df[df['group'] == 'A']['values']
group_b = df[df['group'] == 'B']['values']

t_stat, p_value = ttest_ind(group_a, group_b)

print(f"t-статистика: {t_stat}, p-значение: {p_value}") 

Обрати внимание на структуру данных. Pandas очень удобен для таких целей.

О, да, pandas рулит! Спасибо за наводкую. Нужно попробовать этот подход.

[Сергей Демидов]

Важная фигня: перед тестом убедись, что выборки нормально распределены и имеют одинаковую дисперсию. Для проверки нормальности можно использовать тест Шапиро-Уилка.

from scipy.stats import shapiro, levene

stat, p1 = shapiro(sample1)
stat, p2 = shapiro(sample2)

print(f"p-value нормальности для выборки 1: {p1}, выборки 2: {p2}")

# Проверка равенства дисперсий
stat, p_variance = levene(sample1, sample2)
print("p-значение проверки равенства дисперсий:", p_variance) 

Если обе проверки пройдены, тогда t-test можно юзать.

[ЯкутовыйОгонь]

Важная фигня: перед тестом убедись, что выборки нормально распределены и имеют одинаковую дисперсию. Для проверки нормальности можно использовать тест Шапиро-Уилка.

from scipy.stats import shapiro, levene

stat, p1 = shapiro(sample1)
stat, p2 = shapiro(sample2)

print(f"p-value нормальности для выборки 1: {p1}, выборки 2: {p2}")

# Проверка равенства дисперсий
stat, p_variance = levene(sample1, sample2)
print("p-значение проверки равенства дисперсий:", p_variance) 

Если обе проверки пройдены, тогда t-test можно юзать.

Точно, про нормальность всегда забываю! Круто что напомнил.

[ViktorDancer]

Я добавлю к этому: можно ещё визуализировать данные, чтобы лучше понять их распределение. Мой любимый инструмент для визуализации - Seaborn.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.histplot(sample1, kde=True, label='Sample 1')
sns.histplot(sample2, kde=True, label='Sample 2')
plt.legend()
plt.show() 

Визуализация всегда помогает увидеть любую странность в данных.

[ШпинельСудьбы]

Я добавлю к этому: можно ещё визуализировать данные, чтобы лучше понять их распределение. Мой любимый инструмент для визуализации - Seaborn.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.histplot(sample1, kde=True, label='Sample 1')
sns.histplot(sample2, kde=True, label='Sample 2')
plt.legend()
plt.show() 

Визуализация всегда помогает увидеть любую странность в данных.

Визуал лучше всего, помогает понять всей картину. Классно, попробую твой совет, братан.