Неправильное P_value, данное ttest_1samp

Question

Вот один пример t-теста:

from scipy.stats import ttest_1samp
import numpy as np

ages = [32., 34., 29., 29., 22., 39., 38., 37.,38, 36, 30, 26, 22, 22.]
ages_mean = np.mean(ages)
ages_std = np.std(ages, ddof=1)
print(ages_mean)
print(ages_std)
ttest, pval = ttest_1samp(ages, 30)
print("ttest: ", ttest)
print("p_value: ", pval)
#31.0
#6.2634470725607025
#ttest:  0.5973799001456603
#p_value:  0.5605155888171379

# check analytically:
my_ttest = (ages_mean - 30.0)/(ages_std/np.sqrt(len(ages)))
print(t)
#0.5973799001456603

проверьте значение p_value

по определению p_value = P(t>=0.59) = 1 - P(t<=.59).
Используя Z-таблицу, мы получили p_value = 1 - 0.7224 = 0.2776 # 0.56!!!

Answer 1

Если вы проверяете виньетку ttest_1samp, она пишет:

Таким образом, это двустороннее значение p, означающее, что сумма вероятности получения абсолютной t-статистики c более экстремальные, чем эта.

Распределение t симметрично c, поэтому мы можем взять -abs (t stat) и умножить на два для двухстороннего теста, и p-значение будет:

from scipy.stats import t
2*t.cdf(-0.5973799001456603, 13)
0.5605155888171379

Ваше производное значение будет правильным для одностороннего t-теста :)