python：t检验

xujunzju • 2023年5月18日 20:17 • 统计分析 • 阅读 284

1、导入包及数据

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

data = pd.read_excel('test.xlsx')

2、单样本t检验

stats.ttest_1samp(data,14.02)#一组数据和某个数值之间比较

3、检查是否正态分布

#k-s检验检验正态分布
stats.kstest(data.con,'norm')#检验是否符合标准正态分布

u=data.con.mean()
std=data.con.std()
stats.kstest(data.con,'norm',(u,std))

或者使用s-w检验正态分布

stats.shapiro(data.con)

4、方差齐性检验

#levene方差齐性检验

stats.levene(data.con,data.exp)

#两独立样本t检验

stats.ttest_ind(data.con,data.exp)


#假如方差不齐
stats.ttest_ind(data.con,data.exp,equal_var=False)

5、通过unstack调整数据格式并重置索引

#展开调整数据格式
data = data.unstack()
data

data = data.reset_index()
data

6、画图

sns.set_theme(style='white',context='paper')

#kind可以设置不同的类型
fig = sns.catplot(x="level_0",y=0,data=data_1,kind='swarm',aspect=1.0,palette='dark')
plt.show()