计算2dnumpy数组列的成对t检验

计算2D NumPy数组列的成对t检验是一种统计方法，用于比较两个相关样本之间的差异是否显著。它可以帮助我们确定两个样本的均值是否存在显著差异。

具体步骤如下：

1. 导入必要的库和模块：

import numpy as np
from scipy import stats

1. 创建两个相关的2D NumPy数组：

array1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
array2 = np.array([[2, 4, 6], [8, 10, 12], [14, 16, 18]])

1. 执行成对t检验：

t_statistic, p_value = stats.ttest_rel(array1, array2)

1. 解释结果： t_statistic是计算得到的t统计量，p_value是对应的p值。p值表示在原假设为真的情况下，观察到当前统计量或更极端情况的概率。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为两个样本的均值存在显著差异。

成对t检验适用于以下场景：

• 想要比较两个相关样本的均值是否有显著差异。
• 样本数据是成对的，即每个样本在两个条件下进行了测量。

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