aest最小样本量要求_abtest最小样本量

1.A/B Test基本原理

2.设检验和ABTEST（二）

3.均值t检验不显著,但回归结果显著

参考:

从设检验到AB实验——面试前你要准备什么？

一文入门A/B测试（含流程、原理及示例）

A/B testing（一）：随机分配(Random Assignment)里的Why and How

第一类错误和第二类错误的关系是什么？

设检验的逻辑是是什么？

我们在生活中经常会遇到对一个总体数据进行评估的问题，但我们又不能直接统计全部数据，这时就需要从总体中抽出一部分样本，用样本来估计总体情况。

举一个简单的例子：

学而思网校App进行了改版迭代，现在有以下两个版本

版本1:首页为一屏课程列表 ； 版本2：首页为信息流

如果我们想区分两个版本，哪个版本用户更喜欢，转化率会更高。我们就需要对总体（全部用户）进行评估，但是 并不是全部存量用户都会访问App，并且每天还会新增很多用户，所以我们无法对总体（全部用户）进行评估，我们只能从总体的用户中随机抽取样本（访问App）的用户进行分析，用样本数据表现情况来充当总体数据表现情况，以此来评估哪个版本转化率更高。

设检验其实就是反证法，想要证明一个命题是正确的，只能通过证明其否命题是错误的来达到目的。设检验是用统计数据来判断命题真伪的方式。所以通常，先对总体参数提出一个设值，然后利用样本信息判断这一设是否成立

常常会设两个命题：

H0：备受质疑的命题

原设，也叫零设，用H0表示。原设一般是统计者想要拒绝的设。原设的设置一般为：等于=、大于等于>=、小于等于<=。

H1：有待验证的问题

备择设，用H1表示。备则设是统计者想要接受的设。备择设的设置一般为：不等于、大于>、小于<。

两者的联系：

下图中红色阴影部分的面积为α，即第一类错误犯错的概率；黑色的阴影部分的面积为β，即第二类错误犯错的概率。

通常情况下，我们关注α，因为我们是对于H0所以应的样本进行观测和做出判断的，α就是H0与H1交集且在H1的部分(拒绝H0接受H1)；而对于β，我们用的是H1对应的样本的总体(有多少样本点导致在前一步计算检验统计量时不拒绝H0)进行判断的，β就是H0与H1交集且在H0的部分(拒绝H1接受H0)。

显著性水平是指当原设实际上正确时，检验统计量落在拒绝域的概率，简单理解就是犯弃真错误的概率。这个值是我们设检验之前统计者 根据业务情况定好的 。

显著性水平α越小，犯第I类错误的概率自然越小，一般取值：0.01、0.05、0.1等

当给定了检验的显著水平a=0.05时，进行双侧检验的Z值为1.96，t值为 。

当给定了检验的显著水平a=0.01时，进行双侧检验的Z值为2.58 。

当给定了检验的显著水平a=0.05时，进行单侧检验的Z值为1.645 。

当给定了检验的显著水平a=0.01时，进行单侧检验的Z值为2.33

检验方式分为两种：双侧检验和单侧检验。单侧检验又分为两种：左侧检验和右侧检验。

双侧检验：备择设没有特定的方向性，形式为“≠”这种检验设称为双侧检验

单侧检验：备择设带有特定的方向性 形式为">""<"的设检验，称为单侧检验 "<"称为左侧检验 ">"称为右侧检验

设检验根据业务数据分为两种：一个总体参数的设检验和两个总体参数的设检验

一个总体参数 的设检验：只有一个总体的设检验

举个例子：学而思App原版本1转化率为 19%，学而思App版本2开发完成后，直接全量发布整体上线，过一段时间后统计转化率为27%，我们想判断版本2是否比版本1好，这时我们做的设检验总体只有1个，全部用户。对于总体只有一个的称为一个总体参数的设检验。

两个总体参数 的设检验：有两个总体的设检验

同样的例子：学而思App版本1和学而思App版本2同时上线，流量各50%，这时我们做的设检验总体有2个，分别为命中版本1的全部用户与命中版本2的全部用户。

两种设检验的检验统计量计算方式有所不同，所以做区分描述。

在判断用什么检验的时候，首要考虑的条件是 样本量 ，其次是 总体服从的分布 。

简单地说其实就是， 总体标准差 怎么估计的问题。检验类型确定了，检验统计量也就确定了。

（不过现在的很多软件简化了上述步骤，改为， 若总体标准差已知（无论样本大小）都用Z检验 ； 若总体标准差未知，都用T检验 。 不过当样本量够大的时候，T分布也近似于Z分布了 ，所以最后的结果不会差很多。 T分布其实是小样本的Z分布。一个样本的自由度越大，样本方差就越接近总体方差，T分布也就越接近Z分布。因此T分布的形状随自由度的变化而变化，自由度越大，越接近正态分布。 ）

利用设检验来证明：

第一步: 提出原设和被择设：H0：中医是无效的。 H1：中医是有效的。 H0是我们希望推翻的命题，H1是希望被证实的命题。

第二步：从整体的研究样本中抽样，这里应选择两个总体：两组生理特征和疾病状况一致的人，一组人不给予治疗，另一组给予中医治疗，持续观测两组人的生理数据。

第三步：根据两组人的生理数据构造T统计量(双样本σ未知)进行T检验。

第四步：根据显著性水平确定拒绝域或者P值。

第五步：构造拒绝域，考察0与拒绝域的关系；或者计算p值，比较其与显著性水平的关系。

A/B Test基本原理

具象，拆解步骤，看清差距，明确目标，提高行动力

1.该从哪个问题着手

2.客观性，对付上司

3.增加说话的权威性

数据化工作的七个要点

1.主动获取，明确自己要什么数据

2.数据化的目的是探讨今后该怎么做

3.划分，比如按环节计算漏斗

4.细致划分和数据测算

5.数据转化为信息或知识，指导下一步行动

模型化，公式化，得出预测值

6.PDCA，不能在制订上浪费太多时间

7.解决问题后继续开展数据检查

现代商业中最重要的5个数据

营业利润=（客户数量 客户单价 客户停留期）-（客户获取成本+客户维系成本）

LTV客户终生价值

1.Y=ax+b，x是说明变量，y是目的变量，x有多个是就是多元回归分析

2.散点图可以转化为趋势线在excel中的具体实现步骤

（1）制作散点图-添加图表元素-趋势线

（2）双击趋势线-在格式菜单勾选“显示公式”和“显示R的平方值”

R的平方：判定系数，越接近1越能反应实际情况

某变量的判定系数越高，对结果的影响就越大

1.方法

（1）添加加载项-分析工具库，数据栏目下会出现“数据分析”功能

（2）数据分析-回归：

Y值输入区域：选定目的变量；x值输入区域：选定说明变量

勾选“标志”，选择“新工作表组”

看“系数”（k)，单位个x值的变化对y值可能产生的影响

（3）检验“匹配程度”

P-值=危险度，使算式不稳定的因素，高的可以删除

与R的平方对应，多元回归分析用Ru值进行检验，需要手动输入公式：

Ru=1-（1-R R） （n+k+1)/(n-k-1)，Ru越大越符合实际情况

*R在“回归统计”处已告知，n数据数量（观测值），k变量个数（方差分析-回归·自由度）

2.作用

做预测，发现预测和现实数据的gap，寻找原因

柱状图和折线图结合，左侧柱状图刻度，右侧折线图刻度，折线是 累计百分比

定律：少数因素（20%）决定整体大部分（80%）成效，（降序排列后）累计百分比达到80%的点之前涉及的所有说明变量，是解决问题的关键

Excel制作帕累托图：

1.普通数据增加累计百分比

2.选定数据区域，插入-图表-柱形图（簇状柱形图

3.选定累计百分比列，右键-更改系列图表类型-折线图

4.双轴制作：选中折线图，右键-设置数据系列格式-属性-次坐标轴

5.去掉柱形图间隔，选中柱形图，右键-设置数据系列格式-分类间距，改为无间ps.多选题，先换算成百分比后加权

就是将“增加数目”与“减少数目”一目了然地整理出来，从而管理“目前手头上剩余数目”

2*2表，左侧是，右侧是完成情况，看每个环节的增减

对“”与“实际结果”进行比较，探究与现实之间产生差距的原因

实现“客户终身价值”最大化的成本投入法：

1.整理获客成本数据

2.成本的边际效用递减

3.计算累计LTV最大值，即理想态

强烈推荐工具

1.suiveymonkey，计算问卷调查样本量

样本量影响因素：总体，边际误差（5%），置信水平（95%）+回答率/回收率

2.Optimizely, Kaizen Platform，ABtest

3.KH Coder，文本挖掘

1.数据的单位、定义及解释不明

2.分类方法不严谨、不恰当（细化）

3.统计数据的目的不明确

明确需要解决的问题和想要实现的目标

要从结果倒推，判断应该统计哪些数据

4.数据僵化

脱离公司固有的处理数据

5.数据的封闭化

只关注公司内部数据，忽视公司外部环境的变化

6.只不实践

7.希望同时完成两个对立的数据

不同时期设置不同的优先级

1.只看积累，不进行划分

2.被平均值遮盖了两极问题

3.分摊的不公平性

“大数定律”：试验次数越多，其结果出现的概率就越接近理论值

期望值是进行一次试验可预期的结果

最重要的问题是 ，要思考“如何摆脱大数定律，提高自己的成功率

摩尔定律，要让自己处在能不断进行自身发展的领域

孙正义：选择中奖奖券更多的抽奖箱和降低抽奖成本。

1.寻找中奖奖券多的抽奖箱：甄别购买可能性高的客户

2.降低抽奖成本：思考接近客户最省时省力的方式

3.持续抽奖：之后一直坚持这一过程（在一定成功的基础上）

年平均增长率的存在方式不是“单利”而是“复利”。

需要过多少年才能让营业额达到现在的两倍：用“72”除以增长率

为了达成目标每年要增长多少：用”72“除以年数

超多200人就划分集团

人类短期记忆的容量在7个左右

跨度控制：一个上司能直接管理的范畴

创新者（2.5%）-早期用者（13.5%）-早期大众（34%）-晚期大众（34%）-落后者（16%）

重要点：普及率16%，早期用者

新摩尔定律：早期用者和早期大众之间存在鸿沟

1.网络外部性

享受同意资产和服务的人数越多，从该资产或服务中获得的便利也就越多

2.客户的三个阶层

潜在客户-试用客户-正式客户

提高认知度=增加潜在客户

设检验和ABTEST（二）

一、引入

ABTest，就是做一个测试，在产品设计场景中，为同一个产品目标制定两个方案（比如两个页面一个用这个文案另一个用那个文案，一个用红色的按钮、另一个用蓝色），让一部分用户使用A方案，另一部分用户使用B方案，然后利用埋点可以对用户点击行为数据进行集，并通过统计引擎分析结构化的日志数据，计算相关指标，一般是点击率、转化率、CTR（点击次数/展示量）等，进行设检验，从而得出那个方案更好

ABtest原理很简单。ABtest的难度主要在开发上：开发新版本、进行测试、测试数据回传保存

二、AB Test步骤

ABtest本质上是一个两总体设检验问题，要检验A、B两个版本是否有显著区别。

两总体设检验步骤：

第一步：确定对象和指标。明确要检验的A、B两个对象，版本。以及要检验的指标，是CTR，还是客单价，ARPU

第二步：给出原设/备择设

第三步：选择检验统计量，t 还是F？（t是总体方差未知或小样本，用样本方差代替总体方差。F是总体方差或大样本）

第四步：埋点，获取数据。计算统计量，明确A,B版本是否有显著区别。p值小于显著性水平0.05则推翻原设

确定目标 --> 确定最小样本量 --> 确认流量分割方案 --> 实验上线 --> 规则校验 --> 数据收集 --> 效果检验

三、AB Test例子

某电商平台，想提升用户客单价，运营部门做了两套A、B激励方案，想将流量分成相同的两批测试下效果。已选出两组各12名用户，测试用户客单价如下

H0：方案A客单价均值=方案B客单价均值

H1：两者不相等

解读结论

既然方案A与方案B不同，A的均值又高于B，那么就认为A更好

三、AB Test的局限性

AB Test要求数据充足、开发充足的时候，才能完美落地

且AB测试得到的结果是更优的方案，而不是最优，所以只能作为一种验证性的工具和方法，要得到最优，不可能通过做很多次AB Test，这样成本太大

A/B测试只有在 你要测的KPI指标 可以被电脑量化 时适用，对于声誉，公关等不适用

四、面试题

Q1：什么场景可以做AB测试？

产品迭代场景：界面优化、增加功能

策略优化场景：运营策略优化，算法策略优化（推荐算法）

检验场景：新功能推出，30天内的DAU增加了，那么要通过设检验来测试这个结果是否显著

Q2：为什么要进行ABtest

APP想要存活及增长，精细化运营就变成了必须。往往产品的认知并不是用户的认知，所以我们需要去测试，去实验。类似于医学中的“双盲实验”

Q3：AB Test需要多大的样本？AB Test需要做多久是如何确定的？如果做20天，第10天时感觉结果显著，能不能停止测试？

样本量计算公式：?

Q4：做AB实验的时候，数据对比上涨25%，判定为效果显著，但上线后效果不好，为什么？

样本量不足，结果是随机波动导致

实验时间太短，用户由于新鲜感表现出不可持续的行为

实验人群不等于上线人群

外部环境变化，比如打车场景下，下雨和下雪会导致订单量激增

Q5：谈谈第一类错误，第二类错误

互联网产品案例中，第一类错误（拒真错误）：本来是一个好的产品，它本来可以给我们带来收益，但是由于我们统计的误差，导致我们误认为它并不能给我们带来收益。

第二类错误代表的是一个功能改动，本来不能给我们带来任何收益，但是我们却误认为它能够给我们带来收益。

Q6：流量分割有哪两种方式？

Q7：设检验如何选取统计量？

Q7：ABTest有哪些注意事项？

一些效应

① 网络效应：

主要是因为对照组和实验组在一个社交网络导致。如果微信改动了某一个功能，这个功能让实验组用户更加活跃，发更多朋友圈。但是实验组用户的好友可能在对照组，实验组发的多，对照组用户可能就刷朋友圈刷的多，所以本质上对照组用户也受到了新功能的影响，那么ABTest就不再能很好的检测出相应的效果

解决办法：从地理上隔绝用户

② 学习效应：

主要是用户的好奇心理导致。比如产品将某个按钮从暗色调成亮色。很多用户刚刚看到，会有个新奇心里，去点击该按钮，导致按钮点击率在一段时间内上涨，但是长时间来看，点击率可能又会恢复到原有水平

解决方法：一是把时间拉长。二是只看新用户的数据

Q7：如果样本量不足该怎么办

只能通过拉长时间周期，通过累计样本量来进行比较

Q8：是否需要上线第一天就开始看效果？

在做AB测试时，尽量设定一个测试生效期，这一般是用户的一个活跃周期。如用户活跃间隔是7天，那么生效期为7天，如果是一个机酒，用户活跃间隔是30天，那生效期为30天

BOUNUS:

ABtest实验可以分成两种，客户端client实验和服务端server实验

客户端实验一般来说只是UI上的实验，纯粹是展示端的策略；

而服务端的实验是返回给client数据的内容做实验，比如推荐的策略，算法策略等

均值t检验不显著,但回归结果显著

参考：

从设检验到AB实验——面试前你要准备什么？

一文入门A/B测试（含流程、原理及示例）

A/B testing（一）：随机分配(Random Assignment)里的Why and How

我们都或多或少听说过A/B测试，即便没有听过其实也被动的参与过——作为受试者。AB实验是数据分析、产品运营、算法开发在工作中都时常接触到的工作。在网站和APP的设计、产品的运营中，经常会面临多个设计/运营方案的选择。小到按钮的位置、文案的内容、主题的颜色，再到注册表单的设计、不同的运营方案，都有不同的选择。A/B test可以帮助我们做出选择，消除客户体验（UX）设计中不同意见的争执。按钮颜色、广告算法、标签排序，这些互联网产品里常见的功能与展示都是在一次次AB实验中得到优化。

所谓A/B test，其实类似于初中生物说的 对照试验 。对用户分组，每个组使用一个方案（方案应遵从单变量前提），在相同的时间维度上去观察用户的反应（体现在业务数据和用户体验数据上）。需要注意的是各个用户群组的组成成分应当尽量相似，譬如新老用户很有可能表现出较大的偏好差异。最后根据设检验的结果，判断哪些版本较之原版有统计意义上的差异，并根据效应量选出其中表现最好的版本。

注意点

理由：

A/B test不是只能A方案和B方案，实际上一个测试可以包含A/B/C/D/E/……多个版本，但是要 保证单变量 ，比如按钮的颜色赤/橙/黄/绿/青/蓝/紫，那么这七个方案是可以做A/B测试的；但如果某方案在旁边新增了另一个按钮，即便实验结果产生了显著差异，我们也无法判断这种差异的成因究竟是谁。

比如一个test抽取总体20%的流量做按钮颜色的实验，另一个test也抽取总体20%的流量做布局样式的实验。是否可行？

我认为是可行的。但要求多个方案 并行测试 ， 同层互斥 。如果从总体里，先后两次随机抽取20%流量，则很有可能会有重叠的用户，既无法满足控制单变量，又影响了用户的使用体验。

数据：对web新旧页面的A/B测试结果，来自Udacity的示例案例

1.给出零设和备择设：

记旧页面的转化率为 ，新页面的转化率为

我们的目标是为了说明 , 因此作出如下设：

即

即

方法一、直接根据公式计算检验统计量Z

, 拒绝域为 。

z=-2.15落入拒绝域。在显著性水平 时，拒绝零设。

设检验并不能真正的衡量差异的大小，它只能判断差异是否比随机造成的更大 。 cohen-s-d ，因此，我们在报告设检验结果的同时，给出效应的大小。对比平均值时，衡量效应大小的常见标准之一是 Cohen's d ，中文一般译作科恩d值:

statsmodels.stats.proportion.proportions_ztest

第一个参数为两个概率的分子

第二个参数为两个概率的分母

第三个参数 alternative [‘two-sided’, ‘smaller’, ‘larger’]分别代表[双侧，左尾，右尾]

可以同时得到检验统计量和P值，得到的z值和前面计算的完全相同，落在拒绝域，故拒绝零设。同时我们也得到了p值，用p值判断与用检验统计量z判断是等效的，这里p值约等于0.016， ，同样也拒绝零设。

在python中一般的z检验是这样做的 statsmodels.stats.weightstats.ztest

直接输入两组的具体数值即可，同样有 alternative 参数控制检验方向。

法其实就是计算机模拟多次抽样，不过感觉好强啊，结果直观又容易理解，能够很好的帮助初学者理解分布、p值、显著性 、分位数等概念。

在零设成立的前提下（ 即 ）， 为临界情况(零设中最接近备择设的情况)。如果连临界的情况都可以拒绝，那么剩下的部分更可以拒绝( )。

可以利用样本数据求得整体的总转化率 ，下面考察临界情况，以 为新旧版共同的转化率，即取 ，分别进行n_old次和n_new次二项分布的抽样。

重复抽样多次，每次抽样之后，都可以得到：旧版本与新版本之间的转化率差值 。而此数据的转化率差值为:-0.0026。

可以观测模拟得到转化率差值的分布(由于概率相等，应该接近于正态分布)和此数据的转化率差值的位置关系。

在diffs列表的数值中，有多大比例小于ab_data.csv中观察到的转化率差值？此次模拟的结果为0.0155，每次模拟的结果都不太相同，但都在p值(0.016)上下浮动，且随着样本量的增大，更加接近p值。

上图的含义是，在 时进行的10000次随机模拟得到的差值中，只有1.55%比数据集中的差值更极端，说明我们这个数据集在 的前提下是小概率。如果 则得到的差值的分布仍然近似于正态分布但是其均值会右移，此时数据中的差值会更加极端。因此，此数据的结果是零设中的极端情况，零设很有可能是不成立的。

p值到底要多小才算真的小 ？

这需要我们自己给定一个标准，这个标准其实就是 ，是犯第一类错误的 上界， 常见的取值有0.1、0.05、0.01。

所谓第一类错误，即拒真错误，也就是零设为真，我们却拒绝了。在这个例子里就是——新旧版转化率明明相等，只不过我们很非酋，得到的样本正好比较极端，以至于我们错误地认为新旧版转化率不等。所以要取定一个 时，认为原设在该显著性水平下被拒绝。（如果我们取的是0.01而不是0.05，则这个例子里就拒绝不了零设了。）

并不是越小越好，这与第二类错误的概率有关， 越小，则 就越大，而第二类错误的概率也需要控制在一定的范围，因此不能一味地取极小的 。

概念区别：T检验，亦称student检验(Student's test)，主要用于样本含量较小(例如n<30)，总体标准差σ未知的正态分布资料。Z检验是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数平均数的差异是否显著。

区别一：z检验适用于变量符合z分布的情况，而t检验适用于变量符合t分布的情况；

区别二：t分布是z分布的小样本分布，即当总体符合z分布时，从总体中抽取的小样本符合t分布，而对于符合t分布的变量，当样本量增大时，变量数据逐渐向z分布趋近；

区别三：z检验和t检验都是均值差异检验方法，但t分布逐渐逼近z分布的特点，t检验的运用要比z检验更广泛，因为大小样本时都可以用t检验，而小样本时z检验不适用。SPSS里面只有t检验，没有z检验的功能模块。

注意：

①t检验是对各回归系数的显著性所进行的检验，t检验还可以用来检验样本为来自一元正态分布的总体的期望，即均值；和检验样本为来自二元正态分布的总体的期望是否相等。总体方差未知时，一般检验用t检验。

②z检验是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数平均数的差异是否显著。当已知标准差时，验证一组数的均值是否与某一期望值相等时，用z检验。

424abfbb861c26251b878ed8b1956477.png

上表中t'和Z'分别表示近似t检验和近似Z检验。

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均值差异大但是t检验不显著_检验功效（Power）与样本量

在进行完设检验后，我们得到了P值小于0.05的结论，那么我们可以就此拒绝原设吗？其实是不行的，因为我们还必须要对这个设检验的检出力和功效进行考察。在设检验中，β代表第二类错误（当原设为，而我们却接受了原设）发生的概率。那么，当原设为，我们正确拒绝原设的概率就是1-β，这个值就叫做检验功效（Power）。显著性水平α是允许犯第一类错误的概率，当这个概率我们设置的很小时（比如从0....

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均值差异大但是t检验不显著_T检验&Z检验&AB test一网打尽！

作为一名统计人，来介绍一下什么是T检验、Z检验，再拓展到工业界里经常提到的AB test吧。回顾T检验和Z检验的原理和方法流程有助于AB test噢！1. 什么是T检验？1） 统计学上的解释：主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布的检验。2） 那他有什么用呢？i） 比较两组数据的均值是否显著差异ii） 比较在不同时期的同一组数据中的均值是否显著差异iii） 比较该...

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均值差异大但是t检验不显著_均值比较与t检验

第3章均值比较与t检验(t代表平均值间的差距p代表的是可信度)3.1样本平均数与总体平均数差异显著性检验在实际工作中,我们往往需要检验一个样本平均数与已知的总体平均数是否有显著差异,即检验该样本是否来自某一总体,已知的总体平均数一般为一些公认的理论数值、经验数值或期望数值,比较的目的是推断样本所代表的未知总体均数与已知总体均数有无差别。例题：已知玉米单交种群单105的平均穗重为300g，喷药后随机...

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热门推荐 T检验：两样本数据的差异性

我最近在研究TCGA的RNAseq数据表达差异性的分析，常用的并且最简单的方法是统计量T检验。下面用一个例子来验证T检验的弊端问题所在。两配对样本的T检验是利用来自两个总体的配对样本，推断总体的两个均值是否显著差异，从而推断两个总体是否存在差异。前提，我们是定总体是服从正态分布的，X N(u1,σ21)X~N(u_{1},\sigma_{1}^{2}) 原设：H0:u1?u2=0H_{0}:

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比较两组数据的差异用什么图更直观_第四节 单因素完全随机实验设计及数据处理...

单因素完全随机实验是单因素实验设计的一种，特点如下:实验中只有一个自变量，自变量一般有两个或以上水平如果自变量有3个水平，实验就有3组如果每组被试为5名，则总被试量为3*5=15随机抽取15名被试，并随即分配到3个实验组，每名被试只接受一种水平的实验处理一般来说，单因素随机实验设计会应用在以下两种情况（数字使用上文数字，方便理解）：随机选择15个同质的被试，并随机分配到3个不同水平的实验处理中，每...

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均值差异大但是t检验不显著_如何理解均值差异性检验：方差分析？

均值差异性检验是数据分析的重要部分，在各行各业都有广泛应用，例如，验证某种新药是否有效；某个工艺改进是否能成功；某产品的营销措施是否起作用等。均值差异性检验的另一个方法：方差分析，它与Z检验和T检验的差别在哪里呢？在数据分析中，针对单因素双水平(上面提到的两个例子)的均值差异显著性检验适用Z检验和T检验，但更多的情况是针对单因素多水平、多因素多水平的均值差异显著性检验，Z检验和T检验的比较就不再方...

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最新发布 T检验与Z检验的区别

概念区别：T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。Z检验是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数平均数的差异是否显著。 区别一：z检验适用于变量符合z分布的情况，而t检验适用于变量符合t分布的情况； 区别二：t分布是z分布的小样本分布，即当总体符合z分布时，从总体中抽取的小样本符合t分布，而对于符合t分布的变量，