scipy.stats.mstats.

ttest_ind

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

计算两个独立得分样本的平均值 T 检验。

参数:

a, barray_like

数组（除 axis 对应的维度（默认情况下为第一个维度）外的维度）必须相同。

axisint 或 None，可选

用于计算检验的轴。如果为 None，则计算整个数组 a 和 b。

equal_varbool，可选

如果为 True，则执行假设总体方差相等的标准独立 2 样本检验。如果为 False，则执行不假设总体方差相等的韋爾奇 t 检验。

在 0.17.0 版本中添加。

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

定义备择假设。以下选项可用（默认值为‘two-sided’）：

• ‘two-sided’：样本所在分布的均值不等。

• ‘less’：第一个样本的分布均值小于第二个样本的分布均值。

• ‘greater’：第一个样本的分布均值大于第二个样本的分布均值。

在版本 1.7.0 中添加。

返回:

statisticfloat 或 array

计算得出的 t 统计量。

pvaluefloat 或 array

p 值。

说明

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