statsmodels.stats.weightstats.ttost_paired¶

statsmodels.stats.weightstats.ttost_paired(x1, x2, low, upp, transform=None, weights=None)[source]¶

两个相关、配对样本的（非）等价性检验

TOST: 两单侧t检验

零假设: md < low 或 md > upp 备择假设: low < md < upp

其中 md 是差值 x1 - x2 的平均值，期望值

如果p值小于一个阈值，例如0.05，那么我们拒绝假设两个样本之间的差异大于由low和upp给出的阈值。

Parameters:¶

x1array_like

两个独立样本中的第一个

x2array_like

两个独立样本中的第二个

low, uppfloat

等效区间 低 < 差值的均值 < 高

weightsNone or ndarray

两个样本的案例权重。有关权重的详细信息，请参见 DescrStatsW

transformNone or function

如果为 None（默认），则数据不会被转换。给定一个函数，样本数据和阈值会被转换。如果转换为 log，则等价区间为比率：low < x1 / x2 < upp

Returns:¶

pvaluefloat

非等效性检验的p值

t1, pv1, df1tuple

测试统计量、p值和下限阈值测试的自由度

t2, pv2, df2tuple

上阈值检验的检验统计量、p值和自由度