scipy.stats.mstats.

ttest_ind

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

计算两个独立分数样本均值的T检验。

参数:

a, barray_like

数组必须具有相同的形状，除了对应于 axis 的维度（默认情况下为第一个）。

轴int 或 None, 可选

计算测试的轴。如果为 None，则在整个数组 a 和 b 上计算。

equal_varbool, 可选

如果为 True，执行一个标准的独立两样本检验，假设总体方差相等。如果为 False，执行 Welch 的 t 检验，该检验不假设总体方差相等。

Added in version 0.17.0.

替代方案{‘双侧’, ‘小于’, ‘大于’}, 可选

定义备择假设。以下选项可用（默认是’双侧’）：

• ‘双侧’: 样本所基于的分布的均值不相等。

• ‘less’: 第一个样本所基于的分布的均值小于第二个样本所基于的分布的均值。

• ‘greater’: 第一个样本所基于的分布的均值大于第二个样本所基于的分布的均值。

Added in version 1.7.0.

返回:

统计浮点数或数组

计算得到的t统计量。

p值浮点数或数组

p值。

注释

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