独立样本t检验

独立样本t检验

　独立样本t检验主要用来统计两组数据的均值是否有差异性。具体定义如下:独立样本T检验用于分析定量数据（X）与定类数据（Y）之间的差异情况。独立样本T检验除了需要服从正态分布、还要求两组样本的总体方差相等。当数据不服从正态分布或方差不齐时，则考虑使用非参数检验。举例说明，如下图所示，Ｘ代表收入，Y代表男女，０代表女，１代表男，现要统计男女之间的平均工资是否有差异性，可以用独立样本ｔ检验。

男女两样本均值差异性的t统计量公式如下:

测试代码：

from scipy import stats

import numpy as np

np.random.seed(123)

rvs1 = stats.norm.rvs(loc=5,scale=10,size=100)

rvs2 = stats.norm.rvs(loc=5,scale=10,size=100)

#当两总体方差相等时，即具有“方差齐性”，可以直接检验#p-value>0.05不拒绝原假设——两总体均值相等print(stats.ttest_ind(rvs1,rvs2))