2標本t検定

Pythonで学ぶアンケートデータ分析

EbunOluwa Andrew

Data Scientist

協調性の比較

握手する人々

group_a.agreeableness.mean()

4.011701199563795

group_b.agreeableness.mean()

4.03669574700109

2標本t検定とは

2つの独立群の平均に有意差があるか検定
差が偶然かどうかを判断

AとBのラベル付きボトル2本

2標本t検定の前提

独立
正規分布
- Shapiro–Wilk検定
- stats.shapiro()
- p値 > 0.05 → 正規とみなす
等分散
- Levene検定
- stats.levene()
- p値 > 0.05 → 等分散とみなす

木製の数字ブロック

調査結果

group_a

| userid | agreeableness |
|--------|---------------|
|    895 |          4.78 |
|    a06 |          3.40 |
|    e94 |          3.66 |
|    ee6 |          5.41 |
|    521 |          4.58 |
|    f4c |          3.24 |
...

1 = 低協調性

group_b

| userid | agreeableness |
|--------|---------------|
|    b7e | 4.43          |
|    030 | 2.92          |
|    f91 | 4.01          |
|    36f | 2.20          |
|    875 | 3.83          |
|    750 | 4.95          |
...

7 = 高協調性

独立したグループ

2つのグループ

正規分布のグループ

from scipy.stats import shapiro
import scipy.stats as stats

norm_A = stats.shapiro(
  group_a.agreeableness)

ShapiroResult(
statistic=0.997467577457428,
pvalue=0.16834689676761627)

from scipy.stats import shapiro
import scipy.stats as stats

norm_B = stats.shapiro(
  group_b.agreeableness)

ShapiroResult(
statistic=0.9987381100654602,
pvalue=0.7757995128631592)

等分散

import scipy.stats as stats

var_test = stats.levene(group_a.agreeableness, group_b.agreeableness)

LeveneResult(statistic=0.40492634057696597, pvalue=0.5246354858484796)

前提の確認

独立したグループ
- 個体の重複なし
正規分布
等分散
- 2群の分散に有意差なし

Apple Pencil—UnsplashのDose Mediaによる写真

2標本t検定（statsmodels）

from scipy import stats

stats.ttest_ind(group_a.agreeableness, group_b.agreeableness)

2標本t検定（statsmodels）

Ttest_indResult(statistic=0.7746406648066304, pvalue=0.4386519848366188)

追加分析

group_a_mean = 4.011701199563795

group_b_mean = 4.03669574700109

カリフォルニアの住宅

練習に進みましょう！

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