🔎 Как найти p value в Python: пошаговое руководство для начинающих

Чтобы найти p-value в Python, вам необходимо воспользоваться библиотекой scipy.stats. Вот пример кода, который позволит вам это сделать:

      from scipy import stats

      # Введите ваше наблюдаемое значение и ожидаемое распределение
      observed_value = 2.5
      expected_distribution = stats.norm(0, 1) # Нормальное распределение с параметрами (mean=0, std=1)

      # Вычислите p-value
      p_value = 1 - expected_distribution.cdf(observed_value)

      p_value
      

В этом примере мы используем нормальное распределение с параметрами mean=0 и std=1 для оценки p-value. Вычисляем p-value с помощью функции cdf, которая возвращает вероятность того, что случайная величина будет меньше или равна заданному значению (в данном случае observed_value). Затем, вычитаем полученное значение из 1, чтобы получить итоговое p-value.

Как найти p-value в Python

В научных исследованиях и статистическом анализе p-value является одним из ключевых показателей. P-value (уровень значимости) представляет собой вероятность получить наблюдаемые результаты или более экстремальные, исходя из предположения о верности нулевой гипотезы. В этой статье мы рассмотрим, как найти p-value с помощью Python.

1. Установка библиотеки SciPy

Прежде чем мы сможем использовать функции для вычисления p-value, необходимо установить библиотеку SciPy. SciPy предоставляет множество функций для выполнения различных научных и инженерных задач, включая статистические расчеты.

pip install scipy

2. Вычисление p-value с использованием SciPy

После успешной установки библиотеки SciPy, мы можем перейти к вычислению p-value с помощью различных статистических тестов. Вот несколько примеров кода для разных случаев.

2.1. Одновыборочный t-тест

Одновыборочный t-тест позволяет проверить, является ли среднее значение выборки статистически отличным от некоторого известного значения.

from scipy.stats import ttest_1samp

data = [23, 25, 22, 20, 24, 28, 19, 21, 27, 26]
test_value = 25

t_statistic, p_value = ttest_1samp(data, test_value)

if p_value < 0.05:
    print("P-value меньше 0.05, отклоняем нулевую гипотезу.")
else:
    print("P-value больше или равно 0.05, нет оснований отклонять нулевую гипотезу.")

2.2. Двухвыборочный t-тест

Двухвыборочный t-тест используется для сравнения двух независимых выборок и определения, есть ли статистически значимая разница между их средними значениями.

from scipy.stats import ttest_ind

data1 = [23, 25, 22, 20, 24, 28, 19, 21, 27, 26]
data2 = [18, 20, 19, 17, 21, 23, 16, 19, 22, 20]

t_statistic, p_value = ttest_ind(data1, data2)

if p_value < 0.05:
    print("P-value меньше 0.05, отклоняем нулевую гипотезу.")
else:
    print("P-value больше или равно 0.05, нет оснований отклонять нулевую гипотезу.")

2.3. Корреляционный анализ

Корреляционный анализ позволяет определить, существует ли связь между двумя переменными.

from scipy.stats import pearsonr

data1 = [23, 25, 22, 20, 24, 28, 19, 21, 27, 26]
data2 = [18, 20, 19, 17, 21, 23, 16, 19, 22, 20]

correlation_coefficient, p_value = pearsonr(data1, data2)

if p_value < 0.05:
    print("P-value меньше 0.05, существует статистически значимая корреляция.")
else:
    print("P-value больше или равно 0.05, нет статистически значимой корреляции.")

3. Вывод

Вычисление p-value в Python с использованием библиотеки SciPy достаточно просто. Нужно только установить SciPy и вызвать соответствующую функцию для проведения статистического теста. После получения p-value, вы можете использовать его для принятия решений на основе уровня значимости исследования. Помните, что p-value не является абсолютным показателем, и его интерпретация требует соответствующего контекста и экспертного анализа.