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SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 5

2024-11-19 6
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简介： 显著性检验用于判断样本与总体假设间的差异是否由随机变异引起，或是假设与真实情况不符所致。SciPy通过scipy.stats模块提供显著性检验功能，P值用于衡量数据接近极端程度，与alpha值对比以决定统计显著性。

SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 5

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。

P 值

P 值表明数据实际接近极端的程度。
比较 P 值和阿尔法值(alpha)来确定统计显著性水平。

如果 p 值 <= alpha，我们拒绝原假设并说数据具有统计显著性，否则我们接受原假设。

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张志凌
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