So finden Sie den kritischen T-Wert in Python

Wann immer Sie einen T-Test durchführen, erhalten Sie als Ergebnis eine Teststatistik. Um festzustellen, ob die Ergebnisse des t-Tests statistisch signifikant sind, können Sie die Teststatistik mit einem kritischen T-Wert vergleichen. Wenn der Absolutwert der Teststatistik größer als der T-kritische Wert ist, sind die Testergebnisse statistisch signifikant.

Der kritische T-Wert kann mithilfe einer t-Verteilungstabelle oder mithilfe einer Statistiksoftware ermittelt werden.

Um den kritischen T-Wert zu ermitteln, müssen Sie Folgendes angeben:

• Ein Signifikanzniveau (übliche Auswahlmöglichkeiten sind 0,01, 0,05 und 0,10)
• Die Freiheitsgrade

Mit diesen beiden Werten können Sie den T-kritischen Wert bestimmen, der mit der Teststatistik verglichen werden soll.

So finden Sie den kritischen T-Wert in Python

Um den kritischen Wert T in Python zu ermitteln, können Sie die Funktion scipy.stats.t.ppf() verwenden, die die folgende Syntax verwendet:

scipy.stats.t.ppf(q, df)

wo:

• q: Das zu verwendende Signifikanzniveau
• df: Die Freiheitsgrade

Die folgenden Beispiele veranschaulichen, wie der kritische T-Wert für einen linksseitigen Test, einen rechtsseitigen Test und einen Test mit zwei Schwänzen ermittelt wird.

Linksseitiger Test

Angenommen, wir möchten den T-kritischen Wert für einen linksseitigen Test mit einem Signifikanzniveau von 0,05 und Freiheitsgraden = 22 ermitteln:

import scipy.stats

#f T kritischen Wert finden
scipy.stats.t.ppf(q=.05,df=22)

-1.7171

Der kritische T-Wert beträgt -1,7171. Wenn also die Teststatistik kleiner als dieser Wert ist, sind die Testergebnisse statistisch signifikant.

Rechtsseitiger Test

Angenommen, wir möchten den T-kritischen Wert für einen rechtsseitigen Test mit einem Signifikanzniveau von 0,05 und Freiheitsgraden = 22 ermitteln:

import scipy.stats

#f T kritischen Wert finden
scipy.stats.t.ppf(q=1-.05,df=22)

1.7171

Der kritische T-Wert beträgt 1,7171. Wenn also die Teststatistik größer als dieser Wert ist, sind die Testergebnisse statistisch signifikant.

Zweiseitiger Test

Angenommen, wir möchten den kritischen T-Wert für einen zweiseitigen Test mit einem Signifikanzniveau von 0,05 und Freiheitsgraden = 22 ermitteln:

import scipy.stats

#f T kritischen Wert finden
scipy.stats.t.ppf(q=1-.05,df=22)

1.7171

Wann immer Sie einen zweiseitigen Test durchführen, gibt es zwei kritische Werte. In diesem Fall betragen die T-kritischen Werte 2,0739 und -2,0739. Wenn also die Teststatistik kleiner als -2,0739 oder größer als 2,0739 ist, sind die Testergebnisse statistisch signifikant.

In der SciPy-Dokumentation finden Sie die genauen Details der Funktion t.ppf().