SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 3
Scipy 显著性检验
显著性检验（significance test）就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（备择假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否有显著性差异。或者说，显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。 显著性检验是针对我们对总体所做的假设做检验，其原理就是"小概率事件实际不可能性原理"来接受或否定假设。
显著性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异，以及这种差异是否显著的方法。
SciPy 提供了 scipy.stats 的模块来执行Scipy 显著性检验的功能。
双边检验
边检验(two-sided test)，亦称双尾检验、双侧检验.在假设检验中，用检验统计量的密度曲线和x轴所围成的面积的左右两边的尾部面积来构造临界区域进行检验的方法。
当我们的假设测试值的两边时。
例子：
对于零假设：
“均值等于 k”
我们可以有替代假设：
“均值不等于k”
在这种情况下，均值小于或大于 k，两边都要检查。
