上一篇文章介绍了独立样本T检验，现在接着使用Python进行相关样本的T检验，主要用到了scipy.stats.ttest_rel，我们先来看看其基本的用法：引入相关模块，这次我们使用stats的产生两列随机变量，用到了stats。norm.rvs，参数loc表示平均数，scale表示标准差，size是样本量这是产生的两个变量的数据的一部分ttest_rel的用法：输出t和p值从p值可以看出，这两列数据是没有差异的。当然，ttest_rel还可以接受pandas.DataFrame数据，先从excel中读取数据我们可以看一下数据的基本内容：我们可以选择scoreA和ScoreB这两列数据进行T检验输出的结果可见两列变量均值无差异我们还可以同时对多个变量进行检验，比如：这是产生的结果可见：第一个array表示t值，两个表示p值，因此我们可以知道p(scoreA)=0.126>0.05
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