如何计算两个浮点数列表的 p 值？

Question

所以我有花车清单。像[1.33,2.555,3.2134,4.123123] 等。这些列表是某物的平均频率。如何证明两个列表不同？我考虑过计算p值。有这样做的功能吗？我查看了 scipy 文档，但不知道要使用什么。

谁能给点建议？

Answer 1

假设你有一个这样的浮动列表：

>>> data = {
...     'a': [0.9, 1.0, 1.1, 1.2],
...     'b': [0.8, 0.9, 1.0, 1.1],
...     'c': [4.9, 5.0, 5.1, 5.2],
... }

很明显，a 与b 非常相似，但两者都与c 不同。

您可能想要进行两种比较。

1. 成对：a 与b 相似吗？ a 是否类似于 c？ b 是否与c 相似？
2. 合并：a、b 和 c 是否来自同一组？ （一般是better question）

前者可以使用独立的t-tests实现如下：

>>> from itertools import combinations
>>> from scipy.stats import ttest_ind
>>> for list1, list2 in combinations(data.keys(), 2):
...     t, p = ttest_ind(data[list1], data[list2])
...     print list1, list2, p
...
a c 9.45895002589e-09
a b 0.315333596201
c b 8.15963804843e-09

这提供了相关的 p 值，并暗示 a 和 c 是 不同，b 和c 不同，但a 和b 可能相似。

后者可以使用one-way ANOVA实现如下：

>>> from scipy.stats import f_oneway
>>> t, p =  f_oneway(*data.values())
>>> p
7.959305946160327e-12

p 值表明a、b 和c 不太可能来自同一群体。