Как найти t-критерий Стьюдента, используя python?

Question

[Rudolf Nemov]

Извините за неточно сформулированный вопрос.

Преподаватель предлагает найти t-критерий Стьюдента по данной формуле:



Однако, я заметил, что у меня получаются разные значения, в сравнении с методом scipy.stats.ttest_ind

-1.6127911643120085 - мой ответ
-1.6123875817242772 - ответ полученный через ttest_ind(ctrl, test, equal_var=False)
-1.6126205013707797 - ответ полученный через ttest_ind(ctrl, test, equal_var=True)

Моя функция сейчас:

ctrl = df[df['group'] == 'A']['converted'] # pandas Series, control group
test = df[df['group'] == 'B']['converted'] # pandas Series, test group

t = (np.mean(ctrl) - np.mean(test)) / np.sqrt(
    ((np.std(ctrl) ** 2) / ctrl.size) + ((np.std(test) ** 2) / test.size )
)

Пожалуйста, скажите, допустил ли я какую-то ошибку или разница в значениях объясняется чем-то другим?

Answer 1

[dmshar]

Я не знаю, какая у вас выборка, но на всякий случай стандартное отклонения я бы считал, задав np.std (data, ddof = 1).
По моему представлению, правильный вариант - с использованием ttest_ind(ctrl, test, equal_var=False). С ним я бы и сравнивал.

Comments

[Rudolf Nemov]

Большое спасибо за ответ! Используя ваше предложение, у меня получилось уравнять ответы. Конечное выражение выглядит так:

ctrl = df[df['group'] == 'A']['converted'] # pandas Series, control group
test = df[df['group'] == 'B']['converted'] # pandas Series, test group
t = (np.mean(ctrl) - np.mean(test)) / np.sqrt(
    np.std(ctrl, ddof = 1) ** 2 / ctrl.size + (np.std(test, ddof = 1) ** 2) / test.size
)

-1.6123875817242772 - ответ через решение выше
-1.6123875817242772 - ответ полученный через ttest_ind(ctrl, test, equal_var=False)