scipy.stats.mstats.

ttest_ind

scipy.stats.mstats.ttest_ind(a, b, axis=0, equal_var=True, alternative='two-sided')

计算两个独立样本的得分均值的 T 检验。

参数:

a, barray_like

数组必须具有相同的形状，但在对应于 axis（默认为第一个）的维度上除外。

axisint 或 None，可选

计算检验的轴。如果为 None，则对整个数组 a 和 b 进行计算。

equal_varbool，可选

如果为 True，则执行标准的独立双样本检验，该检验假定总体方差相等。 如果为 False，则执行 Welch 的 t 检验，该检验不假定总体方差相等。

0.17.0 版本中新增。

alternative{‘two-sided’, ‘less’, ‘greater’}, 可选

定义备择假设。以下选项可用（默认为 ‘two-sided’）

• ‘two-sided’：样本的基础分布的均值不相等。

• ‘less’：第一个样本的基础分布的均值小于第二个样本的基础分布的均值。

• ‘greater’：第一个样本的基础分布的均值大于第二个样本的基础分布的均值。

1.7.0 版本中新增。

返回值:

statisticfloat 或 array

计算出的 t 统计量。

pvaluefloat 或 array

p 值。

注释

有关 ttest_ind 的更多详细信息，请参阅 scipy.stats.ttest_ind。