Как получить значение P на разных уровнях достоверности, отличных от значения по умолчанию, в тесте Python scipy t

Question

Как получить значение P на другом уровне достоверности, отличном от значения по умолчанию (95%) в тесте Python Scipy T или других статистических тестах?Например:

import scipy
from scipy import stats
data = [10,12,34,34,45,67,56,78,90,67,80,45,47,58]
stats.ttest_1samp(data,40)

Результаты приведены ниже -

Out[7]: Ttest_1sampResult(statistic=1.808, pvalue=0.093) 

, но мне нужно p-значение при уровне достоверности 90% и 99%.

Толькоодин ответ есть, но не очень ясно, где указан уровень достоверности. Python-значение из t-статистики

Есть ли в Python альтернатива Scipy, если это невозможно сделать со Scipy?

Answer 1

Для T-теста на равенство между средним значением независимой выборки и данным средним значением будет только одно значение p *. 1001 *

. Субъективно это можно считать значимым .на заданном уровне доверия на основе его стоимости.

В вашем тесте значение p 0,093 указывает, что есть вероятность 9,3% среднего значения наблюдаемой выборки, полученного из независимой выборки из населения со средним значением 40. Это будет считаться значимым (т.е. приведет котклонение нулевой гипотезы) при уровне достоверности 90% (с 9,3% <= 10%), но не при уровне достоверности 95% или уровне достоверности 99%. </p>