正态分布、单 (双) 样本 T 检验

本次来说说连续变量与分类变量(二分)之间的检验。

通俗的来讲，就是去发现变量间的关系。

连续变量数量为一个，分类变量数量为两个。

总体：包含所有研究个体的集合。

样本：经过抽样总体中的部分个体。

均值：变量的数值之和除以变量的个数。

极差：变量的最大值与最小值之差。

方差，标准差反映数据的离散程度，其值越大，数据波动越大。

/ 01 / 正态分布

在实际情况里，总体的信息往往难以获取，所以需要抽样，通过样本来估计总体。

点估计和区间估计是通过样本来估计总体的两种方法。

那么样本是否能够代表总体就是关键点，样本需要具有代表性。

点估计：用样本统计量去估计总体参数。

区间估计：不同于点估计，能够提供待估计参数的置信区间和置信度。

区间估计用到了中心极限定理，表现为如果抽样多次，每次抽样都有一个均值，产生的多个均值服从正态分布。

就可以利用正态分布的性质，推断出样本均值出现在某区间范围的概率。

正态分布：关于均值左右对称的，呈钟形。且均值和标准差具有代表性。均值=中位数=众数。

在现实生活中，男女身高(性别有影响需区分开)、体重、考试成绩都是属于正态分布。

影响它们的变量都是独立互不影响的。

接下来对豆瓣电影TOP250里的电影评分进行分析。

首先读取数据。

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
import seaborn as sns
import pandas as pd

# 读取文件
df = pd.read_csv('douban.csv', header=0, names=["quote", "score", "info", "title", "people"])
dom1 = []
# 清洗数据,获取国家列,1为中国,2为外国
for i in df['info']:
country = i.split('/')[1].split(' ')[0].strip()
if country in ['中国大陆', '台湾', '香港']:
dom1.append(1)
else:
dom1.append(0)
df['country'] = dom1

生成电影评分直方图，观察其是否符合正态分布。

# distplot:集合功能,kde:显示核密度估计图,fit:控制拟合的参数分布图形,本次为拟合正态分布
sns.distplot(df.score, kde=True, fit=stats.norm)
plt.show()

运行代码后得到下图，发现电影评分分布近似正态分布。

生成电影评分QQ图，观察电影评分与正态分布的接近程度。

# qqplot检验数据是否服从正态分布
sm.qqplot(df.score, fit=True, line='45')
plt.show()

运行代码后得到下图，其中样本点越靠近红色线说明变量越趋近正态分布，结论显而易见。

区间估计，计算95%保证程度下的区间估计范围。

# 标准差
se = df.score.std() / len(df) ** 0.5
# 均值下限
LB = df.score.mean() - 1.98 * se
# 均值上限
UB = df.score.mean() + 1.98 * se
print(LB, UB)
# 得到的结果
8.782710866637895 8.849289133362106

即在95%的置信度下，电影评分的总体均值位于区间「8.7827-8.8492」内。

定义函数，计算不同置信度下的置信区间。

def confint(x, alpha=0.05):
"""计算不同置信度下的置信区间"""
n = len(x)
xb = x.mean()
df = n - 1
tmp = (x.std() / n ** 0.5) * stats.t.ppf(1-alpha/2, df)
return {'Mean': xb, 'Degree of Freedom': df, 'LB': xb-tmp, 'UB': xb+tmp}

result = confint(df.score, 0.05)
print(result)
# 得到的结果
{'LB': 8.782886780076549, 'UB': 8.849113219923453, 'Degree of Freedom': 249, 'Mean': 8.816}

即在99%的置信度下，电影评分的总体均值位于区间「8.7828-8.8491」内。

/ 02 / t检验

01 假设检验

在研究变量时，对分布的性质进行一定的假设，然后通过抽样来检验假设是否成立。

这似乎与我们中学时代的反证法有点类似，假设需要证明的东西成立，然后去反推。

其中实际抽样结果与假设的差异程度可以用概率值表示，为「p-value」。

概率值越大意味着越无差异，越接近。

人为设定一个「p-value」的阈值将差异程度判断为「有差异」或「无差异」，这个阈值就是「显著性水平」。

目前接触的原假设都是设置为等值假设，本次假设电影评分均值为8.8。

显著性水平的设置根据样本容量，本次取显著性水平为0.05。

最后的结论就是「p-value」值小于显著性水平时，差异明显，有理由拒绝原假设。

「p-value」值大于显著性水平时，差异较小，那么就不能拒绝原假设。

这里书本没有对「p-value」如何查表取值详细解说，需要百度查询。

02 单样本t检验

单样本t检验是最基础的假设检验，其利用来自总体的样本数据，推断总体均值是否与假设的检验值之间存在显著差异。

P值大于显著性水平，则无法拒绝原假设。

P值小于显著性水平，则拒绝原假设。

下面在Python中进行单样本t检验，使用电影评分数据，假设均值为8.8分。

# stas:列联表
d1 = sm.stats.DescrStatsW(df.score)
print('t-statistic=%6.4f, p-value=%6.4f, df=%s' %d1.ttest_mean(8.8))
# 得到的结果
t-statistic=-2.0223, p-value=0.3422, df=249.0

P值为0.3422，如果规定显著性水平为0.05，那么就无法拒绝原假设。

即电影评分均值为8.8分的原假设成立。

03 双样本t检验

双样本t检验是检验两个样本均值的差异是否显著。

常用于检验某二分类变量区分下的某连续变量是否有显著差异。

本次使用豆瓣电影TOP250中中外国家电影评分数据。

研究电影评分受国家的影响是否显著(之前分析的结论是没什么影响)。

# 对数据分组汇总
print(df['score'].groupby(df['country']).describe())

得到结果如下，发现均值还是有一点点差异的。

接下来用双样本t检验来看这种差异是否显著。

在进行双样本t检验前，有三个基本条件需要考虑。

①观测之间独立(本次满足)

②两组均服从正态分布(本次满足)

①两组样本的方差是否相同(需检验)

上面的结果已经包含了样本评分均值的方差了，可是书里却说还需要进行方差齐性分析。

这一点不是很理解，就当多学点东西吧。

方差齐性检验的原假设为两组数据方差相同。

# levene:方差齐性检验
country0 = df[df['country'] == 0]['score']
country1 = df[df['country'] == 1]['score']
leveneTestRes = stats.levene(country0, country1, center='median')
print('w-value=%6.4f, p-value=%6.4f' %leveneTestRes)
# 得到的结果
w-value=0.5855, p-value=0.4449

P值为0.4449，若以0.05为显著性水平，则无法拒绝原假设。

即中国电影评分和外国电影评分的方差是相同的。

因此进行方差齐性的双样本t检验。

# equal_var=True:两组数据方差齐性
print(stats.stats.ttest_ind(country0, country1, equal_var=True))
# 得到的结果
Ttest_indResult(statistic=0.9331710237657628, pvalue=0.3516393015610625)

P值为0.35，若以0.05为显著性水平，则无法拒绝原假设。

说明中国电影评分和外国电影评分无显著差异。

/ 03 / 总结

学习这一部分内容，最大的困惑就是「p-value」的取值。

书上没讲明白如何用公式确定其值，只是通过Pyhton直接结算得出结果。

网上查取的资料也是零零散散，解释的不够全面。