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xxxxxxxxxx# 进行两样本t检验scipy.stats.ttest_ind( a, b : 类数组格式的两组数值 equal_var = True : 两组方差是否齐同，方差不齐时给出Welch’s t检验的结果. nan_policy = propagate : 针对缺失值的处理方式 propagate : 返回nan raise : 是否抛出错误 omit : 忽略nan)
方差齐性检验方法：scipy.stats.bartlett() : Bartlett’s方差齐性检验scipy.stats.levene() : Levene方差齐性检验，该结果针对非正态总体更稳健，相对更常用例：不同婚姻状况的信心指数均值可能存在差异，现希望进一步用假设检验对此差异进行确认。 只考虑对已婚和未婚的人群进行 比较。
xxxxxxxxxxfrom scipy import stats as ss# 分布的对称性考察ccss.index1.plot.hist()# 分组描述ccss.groupby('s7').index1.describe()# 方差齐性检验ss.levene(ccss.index1[ccss.s7 == '未婚'], ccss.index1[ccss.s7 == '已婚'])# 两样本t检验(方差齐性)ss.ttest_ind(ccss.index1[ccss.s7 == '未婚'], ccss.index1[ccss.s7 == '已婚'])# 两样本t检验(方差不齐性)ss.ttest_ind(ccss.index1[ccss.s7 == '未婚'], ccss.index1[ccss.s7 == '已婚'],equal_var = False)
1.SciPy进行两样本t检验的方法是：
A tconfint_mean()
B ttest_ind()
C mean()
D groupby()
2.属于SciPy方差齐性的检验方法是：
A levene()
B mean()
C groupby()
D ttest_ind()
1=>B 2=>A