如何在 Python 中找到临界值 T – Statorials

每次进行 t 检验时，您都会得到检验统计量。要确定 t 检验结果是否具有统计显着性，可以将检验统计量与临界值 T进行比较。如果检验统计量的绝对值大于临界值 T，则检验结果具有统计显着性。

可以使用t 分布表或使用统计软件找到临界值 T。

要找到 T 的临界值，您必须指定：

使用这两个值，您可以确定与检验统计量进行比较的临界 T 值。

要在 Python 中查找临界值 T，可以使用scipy.stats.t.ppf() 函数，该函数使用以下语法：

scipy.stats.t.ppf(q, df)

金子：

以下示例说明如何查找左侧检验、右侧检验和双尾检验的 T 临界值。

假设我们想要找到显着性水平为 0.05、自由度 = 22 的左检验的临界值 T：

T 的临界值为-1.7171 。因此，如果检验统计量小于该值，则检验结果具有统计显着性。

假设我们想要找到显着性水平为 0.05、自由度 = 22 的右极端检验的临界值 T：

T 的临界值为1.7171 。因此，如果检验统计量大于该值，则检验结果具有统计显着性。

假设我们想要找到显着性水平为 0.05、自由度 = 22 的双尾检验的临界值 T：

每次执行双尾检验时，都会有两个临界值。在这种情况下，T的临界值为2.0739和-2.0739 。因此，如果检验统计量小于 -2.0739 或大于 2.0739，则检验结果具有统计显着性。

有关 t.ppf() 函数的确切详细信息，请参阅SciPy 文档。

大家好，我是本杰明，一位退休的统计学教授，后来成为 Statorials 的热心教师。 凭借在统计领域的丰富经验和专业知识，我渴望分享我的知识，通过 Statorials 增强学生的能力。了解更多