比較兩個樣本

在以下內容中，我們給定兩個樣本，它們可能來自相同或不同的分佈，我們想要測試這些樣本是否具有相同的統計特性。

比較平均值

測試具有相同平均值的樣本

>>> import scipy.stats as stats
>>> rvs1 = stats.norm.rvs(loc=5, scale=10, size=500)
>>> rvs2 = stats.norm.rvs(loc=5, scale=10, size=500)
>>> stats.ttest_ind(rvs1, rvs2)
Ttest_indResult(statistic=-0.5489036175088705, pvalue=0.5831943748663959)  # random

測試具有不同平均值的樣本

>>> rvs3 = stats.norm.rvs(loc=8, scale=10, size=500)
>>> stats.ttest_ind(rvs1, rvs3)
Ttest_indResult(statistic=-4.533414290175026, pvalue=6.507128186389019e-06)  # random

雙樣本 Kolmogorov-Smirnov 檢定 ks_2samp

對於兩個樣本皆來自相同分佈的範例，我們無法拒絕虛無假設，因為 p 值很高

>>> stats.ks_2samp(rvs1, rvs2)
KstestResult(statistic=0.026, pvalue=0.9959527565364388)  # random

在第二個範例中，位置不同，即平均值不同，我們可以拒絕虛無假設，因為 p 值低於 1%

>>> stats.ks_2samp(rvs1, rvs3)
KstestResult(statistic=0.114, pvalue=0.00299005061044668)  # random