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(問題は解決しました。x,y と s1,s2 のサイズが異なっていました)

Rで：

x <- c(373,398,245,272,238,241,134,410,158,125,198,252,577,272,208,260)
y <- c(411,471,320,364,311,390,163,424,228,144,246,371,680,384,279,303)
t.test(x,y)
t = -1.6229, df = 29.727, p-value = 0.1152

STATA と Excel で同じ数値が得られる

t.test(x,y,alternative="less")
t = -1.6229, df = 29.727, p-value = 0.05758

どのオプションを試しても、statsmodels.stats.weightstats.ttest_ind または scipy.stats.ttest_ind を使用して同じ結果を再現することはできません。

statsmodels.stats.weightstats.ttest_ind(s1,s2,alternative="two-sided",usevar="unequal")
(-1.8912081781378358, 0.066740317997990656, 35.666557473974343)

scipy.stats.ttest_ind(s1,s2,equal_var=False)
(array(-1.8912081781378338), 0.066740317997990892)

scipy.stats.ttest_ind(s1,s2,equal_var=True)
(array(-1.8912081781378338), 0.066664507499812745)

Python を使用して t-test を計算する人は何千人もいるはずです。私たちは皆、間違った結果を得ていますか? (私は通常 Python に依存していますが、今回は STATA で結果を確認しました)。

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2 に答える 2

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それは、デフォルトの等しいvarで得られる結果です:

>>> x_ = (373,398,245,272,238,241,134,410,158,125,198,252,577,272,208,260)
>>> y_ = (411,471,320,364,311,390,163,424,228,144,246,371,680,384,279,303)

>>> from scipy import stats
>>> stats.ttest_ind(x_, y_)
(array(-1.62292672368488), 0.11506840827144681)

>>> import statsmodels.api as sm
>>> sm.stats.ttest_ind(x_, y_)
(-1.6229267236848799, 0.11506840827144681, 30.0)

および等しくない var:

>>> statsmodels.stats.weightstats.ttest_ind(x_, y_,alternative="two-sided",usevar="unequal")
(-1.6229267236848799, 0.11516398707890187, 29.727196553288369)
>>> stats.ttest_ind(x_, y_, equal_var=False)
(array(-1.62292672368488), 0.11516398707890187)
于 2013-12-20T19:49:40.287 に答える