我們在做A/B試驗評估的時候需要借助p_value,這篇文章記錄如何利用python計算兩組數據的顯著性。

一、代碼

# TTest.py# -*- coding: utf-8 -*-’’’# Created on 2020-05-20 20:36# TTest.py# @author: huiwenhua’’’## Import the packagesimport numpy as npfrom scipy import statsdef get_p_value(arrA, arrB): a = np.array(arrA) b = np.array(arrB) t, p = stats.ttest_ind(a,b) return pif __name__ == '__main__': get_p_value([1, 2, 3, 5, ], [6, 7, 8, 9, 10])

二、T檢驗：兩樣本T檢驗

兩樣本t檢驗是比較兩個樣本所代表的兩個總體均值是否存在顯著差異。除了要求樣本來自正態分布，還要求兩個樣本的總體方差相等也就是“方差齊性”。

檢驗原假設：樣本均值無差異(μ=μ0)

Python命令stats.ttest_ind(data1,data2)

當不確定兩總體方差是否相等時，應先利用levene檢驗檢驗兩總體是否具有方差齊性stats.levene(data1,data2)如果返回結果的p值遠大于0.05，那么我們認為兩總體具有方差齊性。如果兩總體不具有方差齊性，需要加上參數equal_val并設定為False，如下。

stats.ttest_ind(data1,data2,equal_var=False) // TTest中默認是具有方差齊性

三、結果解釋

當p值小于某個顯著性水平α(比如0.05)時，則認為樣本均值存在顯著差異，具體的分析要看所選擇的是雙邊假設還是單邊假設（又分小于和大于）注意stats.ttest_ind進行雙側檢驗。

當t值大于0，則有(（1-p）* 100)%的把握認為認為第一組數據好與第二組數據。例如p=0.05,那么我們有95%的把握認為第一組數據好于第二組數據。

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