Часто в статистике нас интересует определение p-значения, связанного с определенным t-показателем, полученным в результате проверки гипотезы.Если это p-значение ниже некоторого уровня значимости, мы можем отклонить нулевую гипотезу нашего теста гипотезы.
Чтобы найти p-значение, связанное с t-показателем в Python, мы можем использовать функцию scipy.stats.t.sf() , которая использует следующий синтаксис:
scipy.stats.t.sf (abs (x), df)
куда:
- x: t-оценка
- df: Степени свободы
В следующих примерах показано, как найти p-значение, связанное с t-показателем, для левостороннего, правостороннего и двустороннего критерия.
Левосторонний тест
Предположим, мы хотим найти p-значение, связанное с t-оценкой -0,77 и df = 15 в проверке левосторонней гипотезы.
import scipy.stats
#find p-value
scipy.stats.t.sf(abs(-.77), df=15)
0.2266283049085413
Значение р равно 0,2266.Если мы используем уровень значимости α = 0,05, мы не сможем отвергнуть нулевую гипотезу нашего теста гипотезы, потому что это значение p не меньше 0,05.
Правосторонний тест
Предположим, мы хотим найти p-значение, связанное с t-показателем 1,87 и df = 24 в правостороннем тесте гипотезы.
import scipy.stats
#find p-value
scipy.stats.t.sf(abs(1.87), df=24)
0.036865328383323424
Значение p равно 0,0368.Если мы используем уровень значимости α = 0,05, мы отклоним нулевую гипотезу нашего теста гипотезы, потому что это значение p меньше 0,05.
Двусторонний тест
Предположим, мы хотим найти p-значение, связанное с t-показателем 1,24 и df = 22 в двустороннем тесте гипотезы.
import scipy.stats
#find p-value for two-tailed test
scipy.stats.t.sf(abs(1.24), df=22)\*2
0.22803901531680093
Чтобы найти это двустороннее p-значение, мы просто умножили одностороннее p-значение на два.
Значение p равно 0,2280.Если мы используем уровень значимости α = 0,05, мы не сможем отвергнуть нулевую гипотезу нашего теста гипотезы, потому что это значение p не меньше 0,05.
Связанный: вы также можете использовать этот онлайн- калькулятор T Score to P Value Calculator , чтобы найти p-значения.