這一篇給大家介紹一下T檢驗的種類以及具體的Python實現代碼。T檢驗是比較兩個均值差異的，不同種類T檢驗的差別其實在于均值的計算差異。

1.單樣本T檢驗

單樣本T檢驗是用來檢驗一組樣本的均值A與一個已知的均值B之間是否有差異。均值A是通過一組樣本算出來的，均值B是已知的一個具體的值。如下圖就是左邊樣本算出來的均值和值158的對比，此時的t統計量的公式為：

Python實現代碼如下：

from scipy import stats stats.ttest_1samp(data,u)

運行上面的代碼會返回t統計量值和對應的p_value。

2.雙樣本T檢驗

雙樣本T檢驗是用來檢驗兩組樣本的均值之間是否有差異。兩個均值都是根據樣本算出來的。如下圖就是左右兩部分樣本算出來的均值，此時的t統計量的公式為：

Python實現代碼如下：

stats.ttest_ind(data1,data2)

3.配對樣本T檢驗

配對樣本T檢驗與雙樣本T檢驗有點類似，也是用來檢驗兩組樣本的均值差異，只不過普通雙樣本T檢驗中的樣本是亂序的，而配對樣本T檢驗中的樣本是一一對應的。如下圖所示，根據經驗可得，周一至周五每天的銷量不太一樣，也不具有可比性，如果是雙樣本T檢驗的話就是將周一至周五的銷量混在一起，然后對兩組銷量進行對比，但是這樣顯然是不太合理，正確的應該是周一和周一比，周二和周二比，總而言之，就是具有相同屬性的數據之間進行相比，而不是混合總體進行相比。此時的t統計量公式為：

Python實現代碼如下：

stats.ttest_rel(data1,data2)

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本文為個人公眾號<俊紅的數據分析之路>，2020年02月8日所發原創，未經允許禁止轉載。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python t检验_讲讲统计学中T检验的种类的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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