scipy.stats.mstats.

ttest_rel#

scipy.stats.mstats.ttest_rel(a, b, axis=0, alternative='two-sided')[source]#

计算两个相关样本的得分 a 和 b 的 T 检验。

参数:
a, barray_like

数组必须具有相同的形状。

axisint 或 None, 可选

计算测试的轴。 如果为 None,则在整个数组 ab 上计算。

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。

在版本 1.7.0 中添加。

返回:
statisticfloat 或 array

t 统计量

pvaluefloat 或 array

双尾 p 值

注释

有关 ttest_rel 的更多详细信息,请参见 scipy.stats.ttest_rel